学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 我们可以将存储数据的工作表当作数据库，使用ADO技术，结合SQL查询语句，可以在工作表中获取满足指定条件的数据。...图1 下面，需要将工作表Sheet2的数据中物品为“苹果”的数据行复制到工作表Sheet3中，如下图2所示。 ?...在同一代码中，只需要连接数据库一次，接着可以执行多个查询操作，无需每次查询前都进行连接。...SQL查询语句为： query = "Select * from [" & wksData.Name _ & "$] Where 物品='苹果' " 在工作表wksData中查询物品为“苹果”的记录...图3 关于ADO对象模型及其属性和方法的应用，以及SQL查询语句语法，有兴趣的朋友可以参考相关资料进一步了解。
♣ 题目部分 在Oracle中，若临时表空间使用率过高有什么调优思路？...当SQL语句中使用了诸如ORDER BY、GROUP BY子句时，Oracle服务器就需要对所选取的数据进行排序，这时如果排序的数据量很大，那么内存的排序区（在PGA中）就可能装不下，所以，Oracle...临时表空间中的排序段是在实例启动后当有第一个排序操作时创建的，排序段在需要时可以通过分配EXTENTS来扩展并一直可以扩展到大于或等于在该实例上所运行的所有排序活动的总和。...通过查询视图GVSORT_USAGE和GVSESSION可以获取到临时表空间的占用情况和临时段的类型等信息，下面的SQL可以完成这个功能： SELECT V.INST_ID, V.SID,...在以上例子中，TEMP表空间的TS#为3，所以TS#+1=4。如果想清除所有表空间的临时段，那么TS#设置为2147483647。
随着大数据的发展，数据驱动被更多人谈起，数据分析和挖掘越来越受企业界的重视。 python作为数据分析领域发展最快的编程语言，是入门数据科学的不二之选。...可以说，在21世纪每个人都应该掌握编程和数据分析能力，才能更好地在大数据时代生存。 Python做数据分析有着得天独厚的优势。...有了这些库，python才在数据科学领域独领风骚。...这几天意外地在Github上发现一份非常棒的数据科学备忘小抄，作者将python、pandas、matplotlib、sklearn、keras等工具的使用方法、函数都汇总在一张表上，简洁易懂。...Notebook Matplotlib可视化 Scipy-线性代数 Seaborn可视化 Bokeh可视化 Keras深度学习 Scikit-Learn机器学习 Python数据可视化案例 Pyspark-SQL
题目部分 在Oracle中，若临时表空间使用率过高有什么调优思路？...临时表空间中的排序段是在实例启动后当有第一个排序操作时创建的，排序段在需要时可以通过分配EXTENTS来扩展并一直可以扩展到大于或等于在该实例上所运行的所有排序活动的总和。...通过查询视图GV$SORT_USAGE和GV$SESSION可以获取到临时表空间的占用情况和临时段的类型等信息，下面的SQL可以完成这个功能： SELECT V.INST_ID, V.SID...视图GV$SORT_USAGE中的SEGTYPE列的不同的值所代表的含义如下所示： l SORT：SQL排序使用的临时段，包括ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT、窗口函数（WINDOW...在以上例子中，TEMP表空间的TS#为3，所以TS#+1=4。如果想清除所有表空间的临时段，那么TS#设置为2147483647。
我们可以说数据框不是别的，就只是一种类似于SQL表或电子表格的二维数据结构。接下来让我们继续理解到底为什么需要PySpark数据框。 为什么我们需要数据框？ 1....数据源 数据框支持各种各样地数据格式和数据源，这一点我们将在PySpark数据框教程的后继内容中做深入的研究。它们可以从不同类的数据源中导入数据。 4....我们将会以CSV文件格式加载这个数据源到一个数据框对象中，然后我们将学习可以使用在这个数据框上的不同的数据转换方法。 1. 从CSV文件中读取数据 让我们从一个CSV文件中加载数据。...执行SQL查询 我们还可以直接将SQL查询语句传递给数据框，为此我们需要通过使用registerTempTable方法从数据框上创建一张表，然后再使用sqlContext.sql()来传递SQL查询语句...到这里，我们的PySpark数据框教程就结束了。 我希望在这个PySpark数据框教程中，你们对PySpark数据框是什么已经有了大概的了解，并知道了为什么它会在行业中被使用以及它的特点。
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。...下面是关于如何在 PySpark 中写入和读取 Parquet 文件的简单说明，我将在后面的部分中详细解释。...什么是 Parquet 文件 Apache Parquet 文件是一种列式存储格式，适用于 Hadoop 生态系统中的任何项目，无论选择何种数据处理框架、数据模型或编程语言。...这与传统的数据库查询执行类似。在 PySpark 中，我们可以通过使用 PySpark partitionBy()方法对数据进行分区，以优化的方式改进查询执行。...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。
使用数据仓库的团队通常利用 SQL 查询来分析用例。 通常，数据仓库最适合使用由特定架构定义的结构化数据，这些架构将数据组织到整齐、标记良好的表中。...图片来源：datakitchen.io 2.1 数据湖的好处 由于数据湖可以存储结构化和非结构化数据，因此它们具有多种优势，例如： 数据整合：数据湖可以存储结构化和非结构化数据，从而无需在不同环境中存储两种数据格式...问题：在采用数据湖表格式之前思考 哪种格式具有我需要的最先进和最稳定的功能 哪种格式使我能够使用 SQL 轻松访问我的数据？ 哪种格式有动力和良好的社区支持？ 哪种格式提供最强大的版本控制工具？...为什么所有这些功能都是必不可少的？想象一下需要将分析数据存储在 S3 上的 parquet 文件中。...有不同的并发控制，例如保证读取和写入之间的一致性。每种数据湖表格式在此处都有其他实现和功能。
这创建了一个面向未来的架构，可以在需要时将新工具添加到技术栈中。 尽管有这些优点，但仍存在一个障碍：需要选择单一表格格式，这带来了重大挑战，因为每种格式都具有独特的功能和集成优势。...XTable 充当轻量级转换层，允许在源表和目标表格式之间无缝转换元数据，而无需重写或复制实际数据文件。因此无论写入数据的初始表格式选择如何，都可以使用选择的首选格式和计算引擎来读取数据。...下面是数据（使用 Spark SQL 查询）。 团队B 接下来，使用 Spark 执行“Aldi”超市的摄取，数据集作为 Iceberg 表 （retail_ice） 存储在 S3 数据湖中。...XTable 将用于将元数据从 Hudi 表（“Tesco”）转换为 Iceberg 格式，从而使数据能够使用 B 团队端的 Dremio 以 Iceberg 格式访问和查询。...（Hudi）、目标格式 （Iceberg） 和表特定的详细信息：S3 中的基本路径和表名称。
Hive有自己的SQL方言，称为Hive查询语言。它被称为HiveQL，有时也称为HQL。使用HiveQL, Hive查询HDFS中的数据。...您可以创建表并在其上运行类似sql的查询。Hive将表模式保存在一些RDBMS中。Apache Derby是Apache Hive发行版附带的默认RDBMS。...您还可以将分析报告保存到许多系统和文件格式。 7.1 DataFrames DataFrames是一种抽象，类似于关系数据库系统中的表。它们由指定的列组成。...因此，PySpark SQL查询在执行任务时需要优化。catalyst优化器在PySpark SQL中执行查询优化。PySpark SQL查询被转换为低级的弹性分布式数据集(RDD)操作。...来自不同框架的不同应用程序的含义是什么?这意味着您可以在Mesos上同时运行Hadoop应用程序和Spark应用程序。当多个应用程序在Mesos上运行时，它们共享集群的资源。
在实际的场景中，不同Partition的数据量不同，数据量大的Partition对应的Task执行时间较长，数据量小的执行时间较短，这样某些资源就被浪费了。...但在实际使用场景中，某些场景下用户的查询模式是比较固定的，比如，用户的数据表不太可能和数据库当中的所有表都做关联查询，而只和一个或者几个和它有业务语义关联的表做关联查询。...这种查询模式比较固定的场景有另一种性能优化思路，即让数据适配查询模式，从而提升查询性能。...目前，Spark 2.4中Spark On Kubernetes特性又新增了对Pyspark和R的支持，以及对Client模式的支持。...第一，Spark能够读和写深度学习框架中的数据模型；第二和第三个问题涉及到在Spark中实现Spark 任务和深度学习任务数据交换的两种场景。
什么是数据湖，为什么需要数据湖？ 数据湖是一种存储系统，具有底层数据湖文件格式[6]及其不同的数据湖表格式[7]，可存储大量非结构化和半结构化数据，并按原样存储，但没有特定用途。...有了数据湖，数据变得越来越可用，早期采用者发现他们可以通过为业务服务构建新应用程序来获取洞察力。数据湖支持使用多种不同类型的数据以低成本大规模捕获和存储原始数据。...数据湖、数据仓库 和 Lakehouse 之间有什么区别 那么从数据湖到Lakehouse有什么区别呢？Lakehouse是数据湖和数据仓库的组合（可能还有很多其他意见）。...问题：在采用数据湖表格式之前思考 • 哪种格式具有我需要的最先进和最稳定的功能 • 哪种格式使我能够使用 SQL 轻松访问我的数据？ • 哪种格式有动力和良好的社区支持？...有不同的并发控制，例如保证读取和写入之间的一致性。每种数据湖表格式在此处都有其他实现和功能。 时间旅行，带有事务日志和回滚的审计历史 随着时间的推移，数据湖表格式会版本化存储在数据湖中的大数据。
进入pyspark环境，已创建好sc和spark两个入口变量 两种pyspark环境搭建方式对比： 运行环境不同：pip源安装相当于扩展了python运行库，所以可在任何pythonIDE中引入和使用...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...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和df.to_sql实现pandas与数据库表的序列化与反序列化...4）spark.DataFrame注册临时数据表并执行SQL查询语句 ?
在本博客系列中，我们将说明如何为基本的Spark使用以及CDSW中维护的作业一起配置PySpark和HBase 。...尽管如此，在所有CDP集群上的所有部署类型中，配置Spark SQL查询的第一步都是通用的，但第二步因部署类型而略有不同。...1）确保在每个集群节点上都安装了Python 3，并记下了它的路径 2）在CDSW中创建一个新项目并使用PySpark模板 3）打开项目，转到设置->引擎->环境变量。...至此，CDSW现在已配置为在HBase上运行PySpark作业！本博客文章的其余部分涉及CDSW部署上的一些示例操作。 示例操作 put操作 有两种向HBase中插入和更新行的方法。...这就完成了我们有关如何通过PySpark将行插入到HBase表中的示例。在下一部分中，我将讨论“获取和扫描操作”，PySpark SQL和一些故障排除。
在线和离线特征 如果在训练和推理系统中特征工程代码不相同，则存在代码不一致的风险，因此，预测可能不可靠，因为特征可能不相同。一种解决方案是让特征工程作业将特征据写入在线和离线数据库。...训练和推理应用程序在做出预测时都需要读取特征-在线应用可能需要低延迟（实时）访问该特征数据，另一种解决方案是使用共享特征工程库（在线应用程序和训练应用程序使用相同的共享库）。 2....时间旅行 “考虑到过去发生的事件，事件发生期间特征价值是什么？“ 通常数据库不支持时间旅行，即通常无法在某个时间点查询某个列的值。...使用通用框架（如Apache Spark / PySpark，Pandas，Apache Flink和Apache Beam）也是一个不错的选择。 4. 物化训练/测试数据 ?...在线特征存储的延迟、吞吐量、安全性和高可用性对于其在企业中的成功至关重要。下面显示了现有特征存储中使用k-v数据库和内存数据库的吞吐量。 ? 6. 特征存储对比 ? 7.
在开始讲解PySpark程序启动原理之前，我们先来了解一下Spark的一些概念和特性。 1....数据格式和内存布局：Spark 抽象出分布式内存存储结构弹性分布式数据集 RDD，能够控制数据在不同节点的分区，用户可以自定义分区策略。...Apache Spark 使用最先进的 DAG 调度器、查询优化器和物理执行引擎，实现了批处理和流数据的高性能。...您可以从 Scala、Python、R 和 SQL shell 中交互式地使用它。 普遍性，结合 SQL、流处理和复杂分析。...各种环境都可以运行，Spark 在 Hadoop、Apache Mesos、Kubernetes、单机或云主机中运行。它可以访问不同的数据源。
2.不同的语言，实现方式都是什么？ 3.spark sql语句如何实现在应用程序中使用？...相反，一旦我们有了结构化HiveContext实例化，我们可以导入 implicits 在例子2中。导入Java和Python在例子3和4中。...hiveCtx = HiveContext(sc) 现在我们有了HiveContext 或则SQLContext，我们准备加载数据和查询。...在这种情况下，我们load Twitter数据【json格式】,和给它一个name,注册为 “临时表”，因此我们可以使用sql查询。...例子8使用Scala加载和查询tweets [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?
插入数据 生成一些新的行程数据，加载到DataFrame中，并将DataFrame写入Hudi表 # pyspark inserts = sc....示例中提供了一个主键 (schema中的 uuid)，分区字段( region/county/city）和组合字段(schema中的 ts) 以确保行程记录在每个分区中都是唯一的。 3....，由于我们的分区路径格式为 region/country/city)，从基本路径（basepath）开始，我们使用 load(basePath+"/*/*/*/*")来加载数据。...更新数据 与插入新数据类似，还是使用DataGenerator生成更新数据，然后使用DataFrame写入Hudi表。 # pyspark updates = sc....总结 本篇博文展示了如何使用pyspark来插入、删除、更新Hudi表，有pyspark和Hudi需求的小伙伴不妨一试！
什么是数据分析师（Data Analyst）？ 除了理解上述三种职业及其职能之外，更重要的问题是：如何去促进这三种不同的职业、职能和其诉求之间的协作？...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...现在，每个角色都有可理解的数据，作为临时表 tmp_table 业务问题和数据可视化; 她可以查询此表，例如，以下问题： 数据是什么样的？ [image7.png] 有多少个不同的品牌？...在我们的案例中，我们希望用一些有利的关键词来预测评论的评分结果。我们不仅要使用 MLlib 提供的逻辑回归模型族的二项逻辑回归，还要使用spark.ml管道及其变形和估计器。...我们选择了S3分布式队列来实现低成本和低延迟。 [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。
流处理领域是否有留给创业公司的机会窗口？ 事实上，Flink 一直在不断完善和创新。Kafka 已经在商业版中实现了一个“分级存储”架构来实现了存算分离的改造。...有专家认为，Lakehouse（湖仓一体）和 Iceberg 表格式已成为事实标准。...虽然 Delta、Iceberg 和 Hudi 起源地不同，但是各个社区都在努力地提升开源社区的活跃度，让用户社区和开发者社区更加健康的发展。随着社区的竞争加速，基础功能的差异在不断减少。...头部的云厂商的产品都或多或少地支持不同的表格式。...因为当前数据处理引擎的格式支持缺陷，用户不得不将数据以不同格式存成多份。格式的兼容性读写会是未来一个值得关注的方向。
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