标签：VBA 自Excel 2010发布以来，已经具备删除工作表中重复行的功能，如下图1所示，即功能区“数据”选项卡“数据工具——删除重复值”。...图1 使用VBA，可以自动执行这样的操作，删除工作表所有数据列中的重复行，或者指定列的重复行。 下面的Excel VBA代码，用于删除特定工作表所有列中的所有重复行。...如果没有标题行，则删除代码后面的部分。...如果只想删除指定列（例如第1、2、3列）中的重复项，那么可以使用下面的代码： Sub DeDupeColSpecific() Cells.RemoveDuplicates Columns:=Array...(1, 2, 3), Header:=xlYes End Sub 可以修改代码中代表列的数字，以删除你想要的列中的重复行。
Spark Local 模式搭建文档 在本地使用单机多线程模拟Spark集群中的各个角色 1.1 安装包下载 目前Spark最新稳定版本：课程中使用目前Spark最新稳定版本：3.1.x系列 https...4.后续还可以使用–master指定集群地址，表示把任务提交到集群上运行，如 ....#从终端创建新的虚拟环境，如下所示conda create -n pyspark_env python=3.8 #创建虚拟环境后，它应该在 Conda 环境列表下可见，可以使用以下命令查看conda...: Your shell has not been properly configured to use ‘conda deactivate’.切换使用 source activate #您可以在新创建的环境中通过使用...方式 前面的Spark Shell实际上使用的是Scala交互式Shell，实际上 Spark 也提供了一个用 Python 交互式Shell，即Pyspark。
因为只是使用Python，仅需点击“Notebook”模块中的“Launch”按钮。 Anaconda导航主页 为了能在Anaconda中使用Spark，请遵循以下软件包安装步骤。...第一步：从你的电脑打开“Anaconda Prompt”终端。 第二步：在Anaconda Prompt终端中输入“conda install pyspark”并回车来安装PySpark包。...在接下来的例子中，文本从索引号（1,3），（3,6）和（1,6）间被提取出来。...列的删除可通过两种方式实现：在drop()函数中添加一个组列名，或在drop函数中指出具体的列。...# End Spark Session sc.stop() 代码和Jupyter Notebook可以在我的GitHub上找到。 欢迎提问和评论！
如wxl(wangxiaolei)用户的变量在root用户中也能生效，需要修改root用户下的.bashrc文件。...cat output/* Tip：再次运行例子时候需要手动删除output文件，否则报错 删除output文件 rm -rf output 2.1.伪分布式模式 进入hadoop解压路径中 cd /...3.2.2.pyspark在shell中开发 lines =sc.textFile("README.md") lines.count() lines.first() exit() #或者ctrl+c 可以看到每次...3.3.pyspark在jupyter notebook 中开发 启动Spark 1.6 的开发工具 jupyter notebook IPYTHON_OPTS="notebook" /opt/spark...但是在开发程序时候，朋友请保证注意pyhton版本，如果程序和使用内核不同的话，jupyter notebook内核则会报错。 ?
今天这篇文章从最基础的spark安装开始讲起，安装spark并不需要一个庞大的集群，实际上单机也可以。这也是我们学习的基础，这样我们就可以在本机上做各种实验了。...vim ~/.zshrc 在末尾加上三行： export SPARK_HOME=/usr/local/spark-3.0.0-bin-hadoop2.7 export PATH=$PATH:$SPARK_HOME...好在针对这个问题也有解决方案，一种比较好的解决方式是配置jupyter notebook。 jupyter notebook是非常常用的交互式编程的工具，广泛使用。...我们可以在jupyter notebook当中配置Scala和Pyspark。 首先介绍Scala。...我们选择Python3的内核新建job就可以使用pyspark了。我们执行一下sc，如果看到以下结果，就说明我们的pyspark已经可以在jupyter当中执行了。 ?
我们的数据工程师一旦将产品评审的语料摄入到 Parquet (注：Parquet是面向分析型业务的列式存储格式)文件中, 通过 Parquet 创建一个可视化的 Amazon 外部表, 从该外部表中创建一个临时视图来浏览表的部分...数据工程师可以通过两种方式提供这种实时数据：一种是通过 Kafka 或 Kinesis，当用户在 Amazon 网站上评价产品时; 另一个通过插入到表中的新条目（不属于训练集），将它们转换成 S3 上的...[7s1nndfhvx.jpg] 在我们的例子中，数据工程师可以简单地从我们的表中提取最近的条目，在 Parquet 文件上建立。...这个短的管道包含三个 Spark 作业： 从 Amazon 表中查询新的产品数据 转换生成的 DataFrame 将我们的数据框存储为 S3 上的 JSON 文件 为了模拟流，我们可以将每个文件作为 JSON...Notebook Widgets允许参数化笔记本输入，而笔记本的退出状态可以将参数传递给流中的下一个参数。 在我们的示例中，RunNotebooks使用参数化参数调用流中的每个笔记本。
使用 IBM data science 平台统计hg38每条染色体转录本分布（上） 前言 这是一篇以生物信息学入门习题为例的大数据教程。...具体而言，就是在 IBM 云计算平台，使用 pySpark 完成一个很简单的任务。任务描述如下： 每条染色体基因个数的分布？ 所有基因平均有多少个转录本？...我这里建议，如果想体验一把 PySpark，使用 IBM data science ，即使是菜鸟，也可以来体验一把高大上的大数据+云计算。...也就是说这个命令本应在 linux shell 里面执行，但由于 jupyter 把 shell 也给完美的集成了进来，所以在 notebook 中写就 OK。 代码块【1】： !...Jupyter + pyspark 虽然轻量，但其实力气一点都不小。写出来的性能，在某种意义上甚至高于 C++ Java 这样的低级语言。我说某种意义，指的是单核运算方面的瓶颈。
IPython Widgets在提供工具类型的功能增强上非常有用，基于它，我们实现了一个线上排序服务的调试和复现工具，用于展示排序结果以及指定房源在排序过程中的各种特征以及中间变量的值。...NB-Runner：Notebook Runner，在nbconvert的基础上增加了参数化和Spark支持。...那么PYSPARK_GATEWAY_PORT从哪来呢？我们发现在Python进程中存在这个环境变量，只需要通过ExecutorPreprocessor将它传递给IPython进程即可。...Notebook分享效果 模型训练 基于大数据的模型训练通常使用PySpark来完成。...在此基础上，还集成了内部公共服务和业务服务，从而实现了从数据分析到策略上线到结果分析的全链路支持。
配置PySpark驱动程序 export PYSPARK_DRIVER_PYTHON=jupyter-notebook export PYSPARK_DRIVER_PYTHON_OPTS=" --ip...=0.0.0.0 --port=8888" 将这些行添加到您的/.bashrc（或/etc/profile）文件中。...重新启动终端并再次启动PySpark：此时将启动器jupyter 方法2. FindSpark包 使用findSpark包在代码中提供Spark Context。...findSpark包不是特定于Jupyter Notebook，你也可以在你喜欢的IDE中使用这个技巧。...import findspark findspark.init() import pyspark import random sc = pyspark.SparkContext(appName="Pi"
使用pySpark 1.2.1、创建工作目录 $ mkdir ~/ipynotebook $ cd ~/ipynotebook 1.2.2、Ipython Notebook 运行pySpark 运行...Notebook 上编写程序 ?...1.2.3、Ipython Notebook 在Hadoop Yarn 运行pySpark 运行Ipython Notebook $ PYSPARK_DRIVER_PYTHON=ipython PYSPARK_DRIVER_PYTHON_OPTS...Notebook 上编写程序 ?...Notebook 上编写程序 ?
默认值： false enable_query_builder：启用表帮助 SQL 查询生成器的标记。...备注：如果不修改为false的话，在使用Notebook的Spark语言时，会报csrf的相关错误。...三、新建Spark Notebook Spark分很多种语言，有pySpark、Scala、Spark SQL等。本章以pySpark为例，来介绍如何使用Spark Notebook。...我们可以在Notebook里面选择使用很多类型的编程语言，如下图所示： ? 在上图，这里我们可以点击红框，来选择更多的编程语言，这里我们选择pySpark来跑一个wordCount程序。...五、关闭Session会话 当使用完pySpark Notebook之后，不要忘记关闭livy session，如果session过多，就会导致yarn内存使用率过大。
API即pyspark,所以直接启动即可 很简单使用pyspark便进入了环境： ?...但是在命令行中总归是不方便，所以下面的案例均在IPython Notebook中进行 IPython Notebook 使用IPython Notebook开发更加方便 安装 sudo apt-get...bash.bashrc export PYSPARK_DRIVER_PYTHON=ipython export PYSPARK_DRIVER_PYTHON_OPTS="notebook" source.../etc/bash.bashrc 然后再次使用pyspark启动时就会自动启动IPython Notebook啦！！！！！！！！！！...可以看到使用map时实际上是[ [0,1,2,3,4],[0,1,2],[0,1,2,3,4,5,6] ] 类如切分单词，用map的话会返回多条记录，每条记录就是一行的单词， 而用flatmap则会整体返回一个对象即全文的单词这也是我们想要的
在Fayson的Python3环境中，默认已安装了Notebook。...3.运行PySpark测试代码，读取HDFS的/tmp/test.txt文件、统计行数并输出第一行内容 textFile = spark.read.text("/tmp/test.txt") textFile.count...JupyterHub是基于OS的PAM模块进行用户认证，所以我们的用户需要在OS上存在，如果需要使用OPenLDAP上的用户登录，则需要在JupyterHub服务所在服务器上安装OpenLDAP客户端使用...具体可以参考Fayson前面的文章关于OpenLDAP的安装与SSH集群 《1.如何在RedHat7上安装OpenLDA并配置客户端》 《2.如何在RedHat7中实现OpenLDAP集成SSH登录并使用...下面演示使用OpenLDAP用户登录JupyterHub，在OpenLDAP上添加一个testldap用户(添加用户步骤省略) [root@cdh03 ~]# more /etc/passwd |grep
1 配置远程登录服务器上的jupyter notebook 1.1 安装jupyter notebook 安装Anaconda，就已经自动jupyter notebook，没有的话自己从新安装。...mycert.pem' #mycert.pem文件位置 c.NotebookApp.ip = 'Master' #本机ip c.NotebookApp.port = 9999 #端口 1.5 本地登录 在服务器输入...2 Jupyter连接pyspark 在服务器端，添加的~/.bashrc文件中添加如下环境变量： #py-spark export PYTHONPATH=/usr/local/bigdata/spark...=python3 #使用python3 export PYSPARK_DRIVER_PYTHON=jupyter export PYSPARK_DRIVER_PYTHON_OPTS="notebook...在服务器终端中输入 $ pyspark 之后同样会打印出访问链接，输入到本地浏览器访问即可。
Jupyter Notebook是Python中的一个包，在Fayson前面的文章《如何在CDH集群上部署Python3运行环境及运行Python作业》介绍了在集群中部署Anaconda，该Python...6.在浏览器访问http://cdh04.fayson.com:8888 ? 提示输入密码（即在配置文件中配置的密码），点击登录 ? 如上就完成了Jupyter服务的部署。...上图可以看到默认Jupyter只有python3的kernel 2.在Python中安装toree包，执行命令如下： [root@cdh04 ~]# /opt/cloudera/anaconda3/bin...4.Jupyter使用 ---- 1.登录Jupyter ? 2.点击“New”新建一个Notebook，这里Fayson选择“Apache Toree- PySpark” ? 打开新的创建 ?...3.运行PySpark测试代码，读取HDFS的/tmp/test.txt文件、统计行数并输出第一行内容 textFile = spark.read.text("/tmp/test.txt") textFile.count
1.文档编写目的 本篇文章主要介绍如何使用解决CDP7.1.6的Hue中的Spark Notebook与Livy无法进行集成的问题。...文档概述 1.Spark Notebook集成Livy 2.验证 3.总结 测试环境 1.操作系统Redhat7.6 2.CDP7.1.6 3.使用root用户操作 4.集群已启用Kerberos 2..../sparkr/sql，所以在该文件的1045行后添加如下代码 if isinstance(data,str): data=data.replace('sparksql', 'sql')...4.修改Hue配置 5.在Hue的配置中搜索hue_server_hue_safety_valve，在配置中添加如下内容 [desktop] app_blacklist=zookeeper,oozie...sql_server_port=10090 #security_enabled=true [notebook] show_notebooks=true enable_external_statements
SELECT a.id as lang_id, a.name as name, b.cnt as cnt FROM programming_lang a...
可以在和鲸社区的云端notebook环境中直接学习pyspark。 和鲸社区的云端notebook环境中已经安装好了pyspark。...这种方式可以提交Python脚本或者Jar包到集群上让成百上千个机器运行任务。 这也是工业界生产中通常使用spark的方式。 3，通过zepplin notebook交互式执行。...可以在jupyter和其它Python环境中像调用普通库一样地调用pyspark库。 这也是本书配置pyspark练习环境的方式。...三，通过spark-submit提交任务到集群运行常见问题 以下为在集群上运行pyspark时相关的一些问题， 1，pyspark是否能够调用Scala或者Java开发的jar包？...答：只有Driver中能够调用jar包，通过Py4J进行调用，在excutors中无法调用。 2，pyspark如何在excutors中安装诸如pandas,numpy等包？
引 言 在PySpark中包含了两种机器学习相关的包：MLlib和ML，二者的主要区别在于MLlib包的操作是基于RDD的，ML包的操作是基于DataFrame的。...根据之前我们叙述过的DataFrame的性能要远远好于RDD，并且MLlib已经不再被维护了，所以在本专栏中我们将不会讲解MLlib。...数据集获取地址1：https://gitee.com/dtval/data.git 数据集获取地址2：公众号后台回复spark 01 评估器简介 ML中的评估器主要是对于机器学习算法的使用，包括预测、...DecisionTreeRegressor 决策树回归 GBTRegressor 梯度提升决策树回归 GeneralizedLinearRegression 广义线性回归 IsotonicRegression 拟合一个形式自由、非递减的行到数据中...pyspark.ml.clustering import KMeans from plotly.offline import iplot, init_notebook_mode import plotly.graph_objs
导读 昨日推文PySpark环境搭建和简介，今天开始介绍PySpark中的第一个重要组件SQL/DataFrame，实际上从名字便可看出这是关系型数据库SQL和pandas.DataFrame的结合体，...那么，在已经有了RDD的基础上，Spark为什么还要推出SQL呢？...03 DataFrame DataFrame是PySpark中核心的数据抽象和定义，理解DataFrame的最佳方式是从以下2个方面： 是面向二维关系表而设计的数据结构，所以SQL中的功能在这里均有所体现...以上主要是类比SQL中的关键字用法介绍了DataFrame部分主要操作，而学习DataFrame的另一个主要参照物就是pandas.DataFrame，例如以下操作： dropna：删除空值行 实际上也可以接收指定列名或阈值...：均为提取特定行的操作，也属于action算子 另外，DataFrame还有一个重要操作：在session中注册为虚拟表，而后即可真正像执行SQL查询一样完成相应SQL操作。
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