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，...，与pandas.DataFrame极为相近，适用于体量中等的数据查询和处理。...那么，在已经有了RDD的基础上，Spark为什么还要推出SQL呢？...DataFrame基础上增加或修改一列，并返回新的DataFrame（包括原有其他列），适用于仅创建或修改单列；而select准确的讲是筛选新列，仅仅是在筛选过程中可以通过添加运算或表达式实现创建多个新列...：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。
我这里提供一个pyspark的版本，参考了大家公开的版本。同时因为官网没有查看特征重要性的方法，所以自己写了一个方法。本方法没有保存模型，相信大家应该会。...from pyspark.conf import SparkConf from pyspark.sql import SparkSession import pyspark.sql.functions...as F from pyspark.sql.types import FloatType,DoubleType,StringType,IntegerType from pyspark.ml import...拉取数据 df = spark.sql("select * from test_table where datadate='20200101'") #删除不要的字段 df = df.drop("column2...df.schema['features'].metadata temp = df.schema["features"].metadata["ml_attr"]["attrs"] df_importance = pd.DataFrame
之前在“这个场景更适合使用NoSQL”文章中通过和SQL的对比 介绍了NOSQL数据存储结构的特点，一位朋友看后希望再介绍下NOSQL查询方面的特点 这里以NOSQL中比较典型的mongodb数据库为例...，先从用法上看下mongodb的操作方式，以后会更深入的介绍mongodb查询方面的细节 下面从3个方面看下mongodb的查询方式 （1）简单查询 类似于sql的 select * from...table; （2）条件查询 类似于sql的 select * from table where name='jones'; （2）嵌套文档查询 类似于sql的join，但由于mongodb...支持文档内部嵌套子文档，所以嵌套文档查询非常简单 准备数据 为了执行查询操作，需要先向数据库插入几条数据 （1）选择目标数据库 和sql数据库一样，需要先选择目标数据库 > use tutorial...注意 我的mongodb中并没有 tutorial 这个数据库，但可以直接切换过去 这里和sql数据库有点不同，实际上，mongodb中创建数据库并不是必需的操作，数据库与集合只有在第一次插入文档时才会被创建
在 PySpark 中，可以使用SparkSession来执行 SQL 查询。...SparkSession提供了一个 SQL 接口，允许你将 DataFrame 注册为临时视图（temporary view），然后通过 SQL 语句进行查询。...以下是一个示例代码，展示了如何在 PySpark 中进行简单的 SQL 查询：from pyspark.sql import SparkSession# 创建 SparkSessionspark = SparkSession.builder.appName...注册临时视图：使用 df.createOrReplaceTempView 方法将 DataFrame 注册为临时视图，这样就可以在 SQL 查询中引用这个视图。...执行 SQL 查询：使用 spark.sql 方法执行 SQL 查询。在这个示例中，查询 table_name 视图中 column_name 列值大于 100 的所有记录。
PySpark 中通过 SQL 查询 Hive 表，你需要确保你的 Spark 环境已经配置好与 Hive 的集成。...查询 Hive 表：使用 spark.sql 方法执行 SQL 查询。...示例代码from pyspark.sql import SparkSession# 创建 SparkSession 并启用 Hive 支持spark = SparkSession.builder \...)# 显示查询结果df.show()# 停止 SparkSessionspark.stop()解释SparkSession: 这是 Spark 的入口点，用于创建 DataFrame、执行 SQL 查询等...enableHiveSupport(): 启用对 Hive 的支持，这样你就可以直接查询 Hive 表。spark.sql(query): 执行 SQL 查询并返回一个 DataFrame。
如何在BI软件上使用SQL查询？ 我理解在BI上使用SQL是对原始数据进行查询、筛选、清洗，这一点主流BI工具像power BI，tableau、superset都可以支持。...你只需要写好SQL代码，对数据里的相关表进行查询，就可以对查询后的新表进行分析。 举个例子，在tableau里使用SQL，这里我们以连接MySQL数据库为例。...最后，进行自定义SQL查询，写入SQL代码，就会得到新的表。 其他BI工具SQL使用方法也类似，都是基于数据库表的查询，然后做结果数据供BI进行分析、可视化。...比如，开源BI superset 的SQL LAB模块对SQL支持非常友好，几乎比大多数商业BI都要强大。 相当于查询的结果可以直接可视化，很适合及时分析。...可以检索过去查询过的东西 还有国内的一些BI，对SQL更是都会支持，使用方法千篇一律。
介绍 在今天快速发展的技术领域中，SQL 数据库与 Kubernetes 集群的集成变得越来越普遍。这种融合在释放可扩展性和效率的新视野的同时，也引入了在监视和管理 SQL 查询方面的独特挑战。...在本博客中，我们深入研究使用 Ddosify 在 Kubernetes 集群中监视 SQL 查询的复杂性。...我们将： 部署一个依赖于 Postgres 的示例 Django 应用程序 在该应用程序上执行查询，并通过延迟监视执行的查询 注意：本博客文章是关于在 Kubernetes 集群中监视 SQL 查询，但相同的原则也可以扩展到其他协议...详细部分的查询也与在 Django 服务器上运行的实际查询相匹配（如果查询包含文字，它们将被占位符替换）。 如果我们想要查看最快的查询，我们可以在协议右上角的“排序方式”选项更改为“升序”。...将显示如下内容： 按升序延迟排序的 SQL 查询，第 1 页 按升序延迟排序的 SQL 查询，第 2 页 在这里，我们可以看到在 http://localhost:8200/football/data/
是时候总结一波Python环境搭建问题了 2）Spark官网下载指定tar包解压 与其他大数据组件不同，Spark实际上提供了windows系统下良好的兼容运行环境，而且方式也非常简单。...02 三大数据分析工具灵活切换 在日常工作中，我们常常会使用多种工具来实现不同的数据分析需求，比如个人用的最多的还是SQL、Pandas和Spark3大工具，无非就是喜欢SQL的语法简洁易用、Pandas...以SQL中的数据表、pandas中的DataFrame和spark中的DataFrame三种数据结构为对象，依赖如下几个接口可实现数据在3种工具间的任意切换： spark.createDataFrame...() # 实现从spark.DataFrame注册为一个临时SQL表 spark.sql() # 实现从注册临时表查询得到spark.DataFrame 当然，pandas自然也可以通过pd.read_sql...3）pd.DataFrame转换为spark.DataFrame ? 4）spark.DataFrame注册临时数据表并执行SQL查询语句 ?
SQL Server 真是越来越有看头。当我们还在为 Linux 上运行 SQL Server 而兴奋的时候，SQL Server 已经开启了 容器化之路，至此才能看清微软的胸怀，开始拥抱更大的世界。...在本地建立一个文件夹 website,专门放置需要在容器 nginx 服务下托管的网页。再指定容器开启时直接运行 nginx ，保持后台运行的容器可以一直处于运行状态而不退出。...Docker 应用在 SQL Server 上，包括这些主题： 在 Docker 上制作 SQL Server 镜像 Docker 发布 SQL Server 参考：https://docs.microsoft.com...在 Docker 上制作 SQL Server 镜像 制作 SQL Server On Docker 的镜像： [root@centos00 Redis]# docker pull microsoft/...Docker 上安装 SQL Server.
通过名为PySpark的Spark Python API，Python实现了处理结构化数据的Spark编程模型。 这篇文章的目标是展示如何通过PySpark运行Spark并执行常用函数。...dataframe.coalesce(1).rdd.getNumPartitions() 12、嵌入式运行SQL查询 原始SQL查询也可通过在我们SparkSession中的“sql”操作来使用，这种...SQL查询的运行是嵌入式的，返回一个DataFrame格式的结果集。...API以RDD作为基础，把SQL查询语句转换为低层的RDD函数。...# 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！
Spark SQL增加了DataFrame（即带有Schema信息的RDD），使用户可以在Spark SQL中执行SQL语句，数据既可以来自RDD，也可以是Hive、HDFS、Cassandra等外部数据源...SQL查询。...比如，现在需要通过编程方式把“/usr/local/spark/examples/src/main/resources/people.txt”加载进来生成DataFrame，并完成SQL查询。...步骤如下： 下面是利用Spark SQL查询people.txt的完整代码： >>> from pyspark.sql.types import * >>> from pyspark.sql...（一）准备工作 在Linux系统中安装MySQL数据库的方法，可以参照我上一篇博客。
本文中，云朵君将和大家一起学习如何从 PySpark DataFrame 编写 Parquet 文件并将 Parquet 文件读取到 DataFrame 并创建视图/表来执行 SQL 查询。...查询 DataFrame Pyspark Sql 提供在 Parquet 文件上创建临时视图以执行 sql 查询。...salary >= 4000 ") 在 Parquet 文件上创建表 现在来看看在 Parquet 文件上执行 SQL 查询。...为了执行 sql 查询，我们不从 DataFrame 中创建，而是直接在 parquet 文件上创建一个临时视图或表。...Parquet 文件上创建表 在这里，我在分区 Parquet 文件上创建一个表，并执行一个比没有分区的表执行得更快的查询，从而提高了性能。
安装pyspark：在终端中运行以下命令以安装pyspark：shellCopy codepip install pyspark使用PySpark一旦您完成了PySpark的安装，现在可以开始使用它了。...SparkSession是与Spark进行交互的入口点，并提供了各种功能，如创建DataFrame、执行SQL查询等。...Intro") \ .getOrCreate()创建DataFrame在PySpark中，主要使用DataFrame进行数据处理和分析。...查询使用PySpark，您还可以执行SQL查询。...下面的示例展示了如何注册DataFrame为临时表，并执行SQL查询。
的Spark SQL 使用PySpark SQL是在Python中执行HBase读取操作的最简单、最佳方法。...使用PySpark SQL，可以创建一个临时表，该表将直接在HBase表上运行SQL查询。但是，要执行此操作，我们需要在从HBase加载的PySpark数据框上创建视图。...此代码段显示了如何定义视图并在该视图上运行查询。...首先，将2行添加到HBase表中，并将该表加载到PySpark DataFrame中并显示在工作台中。然后，我们再写2行并再次运行查询，工作台将显示所有4行。...请参考上面的配置步骤，并确保在群集的每个节点上都安装了Python，并将环境变量正确设置为正确的路径。
/rddtodf.py from pyspark.conf import SparkConf from pyspark.sql.session import SparkSession from pyspark...import SparkContext from pyspark.sql.types import Row from pyspark.sql import SQLContext if __name__...import Row from pyspark.sql.types import * from pyspark import SparkContext,SparkConf from pyspark.sql...可以使用DataFrame的createOrReplaceTempView方法将DataFrame注册为一个临时视图。可以使用SparkSession的sql方法执行SQL查询。...除了使用SQL查询外，还可以使用DataFrame的API进行数据操作和转换。可以使用DataFrame的write方法将数据写入外部存储。
一种是，Spark附带了SQL作为定义查询的替代方式，另一种是用于机器学习的Spark MLlib。...由于主要是在PySpark中处理DataFrames，所以可以在RDD属性的帮助下访问底层RDD，并使用toDF()将其转换回来。这个RDD API允许指定在数据上执行的任意Python函数。...所以在的 df.filter() 示例中，DataFrame 操作和过滤条件将发送到 Java SparkContext，在那里它被编译成一个整体优化的查询计划。...如果工作流从 Hive 加载 DataFrame 并将生成的 DataFrame 保存为 Hive 表，在整个查询执行过程中，所有数据操作都在 Java Spark 工作线程中以分布式方式执行，这使得...DataFrame的转换 from pyspark.sql.types import MapType, StructType, ArrayType, StructField from pyspark.sql.functions
TEE越来越成为一种基础的安全技术，optee作为一种优秀的开源TEE OS正吸引了越来越多的厂商，越来越多的学习者，安智客之前也多次介绍过 本文给大家做一个实操演示，在QEMU上运行OPTEE，CA侧运行一个...第二：从GitHub上获取源码。...需要注意的是要将...optee\.repo\manifest.xml文件修改一下， 修改manifest.xml文件，将.git去掉，如下图所，我们可以看到完整将optee在qemu上运行，直接需要的代码包有...在源码目录build下面，依次执行如下命令即可： make -f toolchain.mk toolchains make -f qemu.mk all make -f qemu.mk run-only...第四，运行QEMU。
查询总行数： int_num = df.count() 取别名 df.select(df.age.alias('age_value'),'name') 查询某列为null的行： from pyspark.sql.functions...里面查数随机；另一种是在pyspark之中。...(pandas_df) 转化为pandas，但是该数据要读入内存，如果数据量大的话，很难跑得动 两者的异同： Pyspark DataFrame是在分布式节点上运行一些数据操作，而pandas是不可能的...操作 -------- DataFrame注册成SQL的表： df.createOrReplaceTempView("TBL1") 进行SQL查询（返回DataFrame）： conf = SparkConf...的DataFrame处理方法：增删改差 Spark-SQL之DataFrame操作大全 Complete Guide on DataFrame Operations in PySpark
PySpark是Spark为Python开发者提供的API，使得Python开发者在Python环境下可以运行Spark程序。...pyspark.sql模块中的SparkSession、DataFrame。...SQL模块 pyspark.sql.SparkSession PySpark SQL编程入口点 SQL模块 pyspark.sql.DataFrame 处理结构化数据 （一）PySpark公共类 PySpark...（二）PySpark SQL模块 pyspark.sql模块包含10个类，提供了类型、配置、DataFrame和许多其他功能的SQL函数和方法，PySpark SQL模块相关类说明见表3。...表3 PySpark SQL模块相关类说明 类名 说明 SparkSession PySpark SQL编程的入口点 Column 用来表示DataFrame中的列 Row 用来表示DataFrame
2.2 Spark SQL的DataFrame优点 可通过SQL语句、API等多种方式进行查询和操作，还支持内置函数、用户自定义函数等功能 支持优化器和执行引擎，可自动对查询计划进行优化，提高查询效率...3 数据分析选型：PySpark V.S R 语言 数据规模：如果需要处理大型数据集，则使用PySpark更为合适，因为它可以在分布式计算集群上运行，并且能够处理较大规模的数据。...Spark SQL用来将一个 DataFrame 注册成一个临时表（Temporary Table）的方法。之后可使用 Spark SQL 语法及已注册的表名对 DataFrame 进行查询和操作。...因此，临时表在SparkSession终止后就会被删。 一旦临时表被注册，就可使用 SQL 或 DSL 对其查询。..._会导致编译错误或者运行时异常。因为在进行DataFrame和Dataset的操作时，需要使用到一些隐式转换函数。如果没有导入spark.implicits.
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