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新增非空约束字段在不同版本中的演进

出现以上问题的核心，还是为何有为空的记录存储于有NOT NULL非空约束的表中。...原因就是11g新特性，新增一个有默认值的NOT NULL约束的字段，默认值不会像以前一样，插入每条记录中，而是会存储于一张数据字典表sys.ecol$，Oracle允许NOT NULL列默认值为NULL...这种新增非空约束字段在不同版本中确实有一些细节的变化，下面做一些简单测试。...11.2.0.1库，可以新增字段，表中已存记录该值确实为空，即允许一个有NOT NULL约束的字段包含NULL值。 ?...至此，12c修复了11g中这个非空约束字段允许保存空值的bug，同时又支持11g新增默认值非空字段使用数据字典存储的特性，并且做了扩展支持，满足范围更大了。 小问题隐藏了大智慧。

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空值合并运算符在 JS 中的运作机制

在本文中，我们将探讨为什么它如此有用以及如何使用它。 背景 在JavaScript中，存在短路逻辑运算符：|| ，它返回第一个真实值。...除了它以外，以下是在JavaScript中被认为是虚假值的仅有这六个值： false undefined null ""(empty string) NaN 0 因此，如果以上列表中如果未包含任何内容，...在上面的代码中，结果将是存储在value1中的值为1。...因为它是一个真实值，所以整个表达式的结果将是value2。 ||的问题是它不能区分false，0，空字符串“”，NaN，null和undefined。它们都被认为是虚假的值。...为什么JavaScript需要空位合并运算符 || 运算符的效果很好，但有时我们只希望在第一个操作数为null或undefined 时对下一个表达式求值。因此，ES11添加了空值合并运算符。

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必会算法：在旋转有序的数组中找最小值

大家好，我是戴先生 今天给大家介绍一下如何利用玄学二分法找出最小值 想直奔主题的可直接看思路2 这次的内容跟 必会算法：在旋转有序的数组中搜索 有类似的地方 都是针对旋转数据的操作 可以放在一块来学习理解...##题目 整数数组 nums 按升序排列，数组中的值互不相同 在传递给函数之前，nums 在预先未知的某个下标 k（0 <= k < nums.length）上进行了 旋转，使数组变为 [...所以最小值就是在二段的第一个元素 还有一种极端的情况就是 经过多次旋转之后 数组又变成了一个单调递增的数组 此时的最小值就是第一个元素 我们用数组[1,2,3,4,5,6,7,8,9]举例说明 3...也就是最小值存在于mid~end之间 此时问题就简化为了在一个单调递增的区间中查找最小值了 所以总的规律就是： 在二分法的基础上 当中间值mid比起始值start对应的数据大时 判断一下mid和end...对应值的大小 nums[end]<=nums[mid]，则最小值在mid后边，start=mid nums[end]>nums[mid]，则最小值在mid前边，end=mid ###代码实现2 套用二分查找的通用公式

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Python numpy np.clip() 将数组中的元素限制在指定的最小值和最大值之间

NumPy 库来实现一个简单的功能：将数组中的元素限制在指定的最小值和最大值之间。...具体来说，它首先创建了一个包含 0 到 9（包括 0 和 9）的整数数组，然后使用 np.clip 函数将这个数组中的每个元素限制在 1 到 8 之间。...b = np.clip(a, 1, 8) 这是本段代码中最关键的部分。np.clip 函数接受三个参数：要处理的数组（在这里是 a），最小值（在这里是 1），和最大值（在这里是 8）。...np.clip 的用法和注意事项 基本用法 np.clip(a, a_min, a_max)函数接受三个参数：第一个参数是需要处理的数组或可迭代对象；第二个参数是要限制的最小值；第三个参数是要限制的最大值...对于输入数组中的每个元素，如果它小于最小值，则会被设置为最小值；如果它大于最大值，则会被设置为最大值；否则，它保持不变。

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Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD 综述（上）

③创建空RDD 5、RDD并行化 6、PySpark RDD 操作 7、RDD的类型 8、混洗操作 系列文章目录： ---- # 前言 本篇主要是对RDD做一个大致的介绍，建立起一个基本的概念...分布式：RDD是分布式的，RDD的数据至少被分到一个分区中，在集群上跨工作节点分布式地作为对象集合保存在内存中； 数据集： RDD是由记录组成的数据集。...所谓记录，类似于表中的一“行”数据，一般由几个字段构成。记录，是数据集中唯一可以区分数据的集合，RDD 的各个分区包含不同的一部分记录，可以独立进行操作。...在转换操作过程中，我们还可以在内存中缓存/持久化 RDD 以重用之前的计算。...并可选择将多个分区作为第二个参数； sparkContext.wholeTextFiles() 将文本文件读入 RDD[(String,String)] 类型的 PairedRDD，键是文件路径，值是文件内容

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pyspark之dataframe操作

、创建dataframe 3、 选择和切片筛选 4、增加删除列 5、排序 6、处理缺失值 7、分组统计 8、join操作 9、空值判断 10、离群点 11、去重 12、 生成新列 13、行的最大最小值...# 1.列的选择 # 选择一列的几种方式，比较麻烦，不像pandas直接用df['cols']就可以了 # 需要在filter,select等操作符中才能使用 color_df.select('length...方法 #如果a中值为空，就用b中的值填补 a[:-2].combine_first(b[2:]) #combine_first函数即对数据打补丁，用df2的数据填充df1中的缺失值 df1.combine_first...from pyspark.sql.functions import isnull, isnan # 1.None 的空值判断 df = spark.createDataFrame([(1, None...)] df=spark.createDataFrame(df, schema=["emp_id","salary"]) df.show() # 求行的最大最小值 from pyspark.sql.functions

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Elasticsearch如何聚合查询多个统计值，如何嵌套聚合？并相互引用，统计索引中某一个字段的空值率？语法是怎么样的？

聚合主要分为以下几类：Metric Aggregations（度量聚合）：计算数值，例如计数、平均值、最大值、最小值等。例如，value_count 就是一个度量聚合，用于计算特定字段的值的数量。...Script 用法在 Elasticsearch 中，脚本可以用于在查询和聚合中执行动态计算。在上述查询中，脚本用于两个地方：terms 聚合中的 script：将所有文档强制聚合到一个桶中。...以下是一些常见的聚合类型及其示例：指标聚合（Metric Aggregations）sum：计算数值字段的总和。avg：计算数值字段的平均值。min：查找数值字段的最小值。...max：查找数值字段的最大值。extended_stats：获取数值字段的多个统计数据（平均值、最大值、最小值、总和、方差等）。value_count：计算字段的非空值数量。...并相互引用，统计索引中某一个字段的空值率？语法是怎么样的

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Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（上）

创建 RDD ②引用在外部存储系统中的数据集 ③创建空RDD 5、RDD并行化 6、PySpark RDD 操作 7、RDD的类型 8、混洗操作 前言 参考文献. 1、什么是 RDD - Resilient...换句话说，RDD 是类似于 Python 中的列表的对象集合，不同之处在于 RDD 是在分散在多个物理服务器上的多个进程上计算的，也称为集群中的节点，而 Python 集合仅在一个进程中存在和处理。...在转换操作过程中，我们还可以在内存中缓存/持久化 RDD 以重用之前的计算。...这是创建 RDD 的基本方法，当内存中已有从文件或数据库加载的数据时使用。并且它要求在创建 RDD 之前所有数据都存在于驱动程序中。...①当处理较少的数据量时，通常应该减少 shuffle 分区， 否则最终会得到许多分区文件，每个分区中的记录数较少，形成了文件碎片化。

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PySpark︱DataFrame操作指南：增删改查合并统计与数据处理

随机抽样有两种方式，一种是在HIVE里面查数随机；另一种是在pyspark之中。...，然后生成多行，这时可以使用explode方法 　　下面代码中，根据c3字段中的空格将字段内容进行分割，分割的内容存储在新的字段c3_中，如下所示 jdbcDF.explode( "c3" , "c3...统计该字段值出现频率在30%以上的内容 — 4.2 分组统计— 交叉分析 train.crosstab('Age', 'Gender').show() Output: +----------+-----...计算每组中一列或多列的最小值 sum(*cols) —— 计算每组中一列或多列的总和 — 4.3 apply 函数 — 将df的每一列应用函数f： df.foreach(f) 或者 df.rdd.foreach...DataFrame 返回当前DataFrame中不重复的Row记录。

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大数据开发！Pandas转spark无痛指南！⛵

PandasPandas可以使用 iloc对行进行筛选：# 头2行df.iloc[:2].head() PySpark在 Spark 中，可以像这样选择前 n 行：df.take(2).head()#...在 Spark 中，使用 filter方法或执行 SQL 进行数据选择。...,dfn]df = unionAll(*dfs) 简单统计Pandas 和 PySpark 都提供了为 dataframe 中的每一列进行统计计算的方法，可以轻松对下列统计值进行统计计算：列元素的计数列元素的平均值最大值最小值标准差三个分位数...我们经常要进行数据变换，最常见的是要对「字段/列」应用特定转换，在Pandas中我们可以轻松基于apply函数完成，但在PySpark 中我们可以使用udf（用户定义的函数）封装我们需要完成的变换的Python...另外，大家还是要基于场景进行合适的工具选择：在处理大型数据集时，使用 PySpark 可以为您提供很大的优势，因为它允许并行计算。 如果您正在使用的数据集很小，那么使用Pandas会很快和灵活。

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Apache Spark中使用DataFrame的统计和数学函数

我们提供了sql.functions下的函数来生成包含从分配中抽取的独立同分布(i.i.d)的值的字段, 例如矩形分布函数uniform(rand)和标准正态分布函数standard normal(randn...可以使用describe函数来返回一个DataFrame, 其中会包含非空项目数, 平均值, 标准偏差以及每个数字列的最小值和最大值等信息...., 你当然也可以使用DataFrame上的常规选择功能来控制描述性统计信息列表和应用的列： In [5]: from pyspark.sql.functions import mean, min, max...id列与自身完全相关, 而两个随机生成的列则具有较低的相关值.. 4.交叉表(列联表) 交叉表提供了一组变量的频率分布表....利用MLlib中现有的统计软件包, 可以支持管道(pipeline), 斯皮尔曼(Spearman)相关性, 排名以及协方差和相关性的聚合函数中的特征选择功能.

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Pyspark学习笔记（五）RDD的操作

中包含的所有元素或记录。...如果左RDD中的键在右RDD中存在，那么右RDD中匹配的记录会和左RDD记录一起返回。 rightOuterJoin() 返回右RDD中包含的所有元素或记录。...如果右RDD中的键在左RDD中存在，那么左RDD中匹配的记录会和右RDD记录一起返回。 fullOuterJoin() 无论是否有匹配的键，都会返回两个RDD中的所有元素。...左数据或者右数据中没有匹配的元素都用None(空)来表示。 cartesian() 笛卡尔积，也被成为交叉链接。会根据两个RDD的记录生成所有可能的组合。...intersection() 返回两个RDD中的共有元素，即两个集合相交的部分.返回的元素或者记录必须在两个集合中是一模一样的，即对于键值对RDD来说，键和值都要一样才行。

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PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame的结合体

功能也几乎恰是这样，所以如果具有良好的SQL基本功和熟练的pandas运用技巧，学习PySpark SQL会感到非常熟悉和舒适。...SQL中的用法也是完全一致的，都是根据指定字段或字段的简单运算执行排序，sort实现功能与orderby功能一致。...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...，当接收列名时则仅当相应列为空时才删除；当接收阈值参数时，则根据各行空值个数是否达到指定阈值进行删除与否 dropDuplicates/drop_duplicates：删除重复行 二者为同名函数，与pandas...中的drop_duplicates函数功能完全一致 fillna：空值填充 与pandas中fillna功能一致，根据特定规则对空值进行填充，也可接收字典参数对各列指定不同填充 fill：广义填充 drop

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如何使用Apache Spark MLlib预测电信客户流失

在这个数据集中，每条记录包含与单个订户对应的信息，以及该订户是否继续使用该服务。...其余的字段将进行公平的竞赛，来产生独立变量，这些变量与模型结合使用用来生成预测值。 要将这些数据加载到Spark DataFrame中，我们只需告诉Spark每个字段的类型。...在我们的例子中，数据集是churn_data，这是我们在上面的部分中创建的。然后我们对这些数据进行特征提取，将其转换为一组特征向量和标签。...在我们的例子中，我们会将输入数据中用字符串表示的类型变量，如intl_plan转化为数字，并index（索引）它们。 我们将会选择列的一个子集。...0.5的AUROC(AreaUnderROC，ROC曲线下面积)值意味着你的预测器在两个类别之间的区分性并不比随机猜测更好。值越接近1.0，预测越好。

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PySpark 数据类型定义 StructType & StructField

虽然 PySpark 从数据中推断出模式，但有时我们可能需要定义自己的列名和数据类型，本文解释了如何定义简单、嵌套和复杂的模式。...StructType是StructField的集合，它定义了列名、列数据类型、布尔值以指定字段是否可以为空以及元数据。...还可以在逗号分隔的文件中为可为空的文件提供名称、类型和标志，我们可以使用这些以编程方式创建 StructType。...如果要对DataFrame的元数据进行一些检查，例如，DataFrame中是否存在列或字段或列的数据类型；我们可以使用 SQL StructType 和 StructField 上的几个函数轻松地做到这一点...对于第二个，如果是 IntegerType 而不是 StringType，它会返回 False，因为名字列的数据类型是 String，因为它会检查字段中的每个属性。

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Python+大数据学习笔记(一)

PySpark使用 pyspark: • pyspark = python + spark • 在pandas、numpy进行数据处理时，一次性将数据读入 内存中，当数据很大时内存溢出，无法处理；此外...pyspark: • 在数据结构上Spark支持dataframe、sql和rdd模型 • 算子和转换是Spark中最重要的两个动作 • 算子好比是盖房子中的画图纸，转换是搬砖盖房子。...中的DataFrame • DataFrame类似于Python中的数据表，允许处理大量结 构化数据 • DataFrame优于RDD，同时包含RDD的功能 # 从集合中创建RDD rdd = spark.sparkContext.parallelize..."关羽", 7107, "战士"), (1003, "刘备", 6900, "战士") ]) # 指定模式, StructField(name,dataType,nullable) # name: 该字段的名字...，dataType：该字段的数据类型， nullable: 指示该字段的值是否为空 from pyspark.sql.types import StructType, StructField, LongType

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PySpark 读写 JSON 文件到 DataFrame

本文中，云朵君将和大家一起学习了如何将具有单行记录和多行记录的 JSON 文件读取到 PySpark DataFrame 中，还要学习一次读取单个和多个文件以及使用不同的保存选项将 JSON 文件写回...文件的功能，在本教程中，您将学习如何读取单个文件、多个文件、目录中的所有文件进入 DataFrame 并使用 Python 示例将 DataFrame 写回 JSON 文件。...注意： 开箱即用的 PySpark API 支持将 JSON 文件和更多文件格式读取到 PySpark DataFrame 中。...JSON 数据源在不同的选项中提供了多个读取文件的选项，使用multiline选项读取分散在多行的 JSON 文件。...使用 PySpark StructType 类创建自定义 Schema，下面我们启动这个类并使用添加方法通过提供列名、数据类型和可为空的选项向其添加列。

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