Spark sql on hive的一个强大之处就是能够嵌在编程语言内执行,比如在Java或者Scala,Python里面,正是因为这样的特性,使得spark sql开发变得更加有趣。 比如我们想做一个简单的交互式查询,我们可以直接在Linux终端直接执行spark sql查询Hive来分析,也可以开发一个jar来完成特定的任务。 有些时候单纯的使用sql开发可能功能有限,比如我有下面的一个功能: 一张大的hive表里面有许多带有日期的数据,现在一个需求是能够把不同天的数据分离导入到不同天的es索引里面,方
接着上篇文章,本篇来看下如何在scala中完成使用spark sql将不同日期的数据导入不同的es索引里面。 首下看下用到的依赖包有哪些: 下面看相关的代码,代码可直接在跑在win上的idea中,使用的是local模式,数据是模拟造的: 分析下,代码执行过程: (1)首先创建了一个SparkSession对象,注意这是新版本的写法,然后加入了es相关配置 (2)导入了隐式转化的es相关的包 (3)通过Seq+Tuple创建了一个DataFrame对象,并注册成一个表 (4)导入spark sql后,执行了一
解释:这里需要2个条件,除了日历条件,还需要添加一个日期是否有值的条件,也就是汇总金额这里需要为非空。
”销售订单表”记录了销售情况,每一张数据表示哪位顾客、在哪一天、哪个网点购买了什么产品,购买的数量是多少,以及对应产品的零售价
哎,说归说,还是需要继续学习CALCULATE函数,也是蛮无奈的。最近白茶在研究帕累托分析法,本期分享一下帕累托ABC分析法的基础——累计求和。
如果提交到其他分支,提交记录不会显示在绿色的格子里面,合并分支之后 才会显示在绿色格子里面。
我们都知道日志在一个程序中有着重要的作用,撮合引擎也同样需要一个完善的日志输出功能,以方便调试和查询数据。
python小白,在“一心学”公众号学习了一点疫情数据分析可视化的课程,记录下来,供小白参考。
今天是读《python数据分析基础》的第9天,今天将通过python的date模块来总结日期类型。 常用对象以及函数 对象 可通过date模块创建创建以下对象: time对象:包含时分秒的对象 data对象:包含年月日的对象 datetime对象:包含年月日时分秒的对象 timedelta:表示时间间隔的对象 对象属性 time对象:hour,minute,second date对象:year,month,day datetimetime对象:year,month,day,second,hour
公民身份号码是特征组合码,由十七位数字本体码和一位校验码组成。排列顺序从左至右依次为:六位地址码,八位出生日期码,三位顺序码和一位校验码。
小伙伴说在运营中有很多促销活动,甚至包括双十一之类的。但每次活动的区间和长短都可能不同,希望可以对比不同日期区间的逐日对比活动细节。但在 PowerBI 中很难实现,是否可以实现呢。
所有谓词都使用逻辑(内部存储)数据值进行比较。 但是,有些谓词可以对谓词值执行格式模式转换,将谓词值从ODBC或Display格式转换为Logical格式。 其他谓词不能执行格式模式转换,因此必须始终以Logical格式指定谓词值。
近日,全程软件发布全程云办公三大创新功能,继续深耕人事精细化管理。据研发君了解,此次发布的全程云办公新功能包括:
接下来,我们将开始钱包模块和记账模块。其实钱包模块是整个项目中最简单的一部分了,所以我将挑几个点说一说~还是老规矩,先看看界面效果: 图一:
1、DDL(Data Definition Languages)语句:数据定义语言,这些语句定义了不同的数据段、 数据库、表、列、索引等数据库对象的定义。常用的语句关键字主要包括 create、drop、alter 等。
在编码过程中,如果MySQL数据结构设计不好的话,会大大影响开发人员编码效率。比如说MySQL数据库表设计不规范,创建时间字段设计成cjsj,创建者字段设计成cjr或者cjz。这样的数据库表可读性和表意性相当差。下面我们就来讲讲如何规范设计数据库结构。
身份号码是特征组合码,由前十七位数字本体码和最后一位数字校验码组成。排列顺序从左至右依次为六位数字地址码,八位数字出生日期码,三位数字顺序码和一位数字校验码。
封面图是对 fullCalendar 扩展以后的完整demo,像素渣,凑合一下。。
近日,公众号推出了一篇名为《超火动态排序图:代码不到40行,手把手教你!》的文章,反向十分强烈。各大公众号进行的了转载,知乎也是有400+的点赞。
大家好,我是大鹏,城市数据团联合发起人,致力于Python数据分析、数据可视化的应用与教学。
在这篇文章中,我们主要来了解一下 SORT BY,ORDER BY,DISTRIBUTE BY 和 CLUSTER BY 在 Hive 中的表现。
可以用反向思维,先查询出表里面有小于 80 分的 name,然后用 not in 去除掉
和很多同学接触过程中,我发现自学Python数据分析的一个难点是资料繁多,过于复杂。大部分网上的资料总是从Python语法教起,夹杂着大量Python开发的知识点,花了很多时间却始终云里雾里,不知道哪些知识才是真正有用的。本来以为上手就能写爬虫出图,却在看基础的过程中消耗了一周又一周,以至于很多励志学习Python的小伙伴牺牲在了入门的前一步。
最近A股美股市场火爆,我们用Python实现一个股市分析程序。以美股S&P 500公司(头部500家公司)举例,A股也是类似,唯一不同的是找到合适的A股数据源。本教程的目的是介绍收集和分析股票数据的步骤。我们将使用 Python、Google Sheets 和 Google Finance。在第 1 部分中,我们将了解如何配置 Google Sheets,使用 Python进行交互。在第 2 节中,我们将了解如何使用 Google Finance 收集股票数据以及如何使用 Python 将这些数据存储在 Google Sheets 中。在第 3 节中,我们将了解如何从 Google Sheets 读取数据并使用 Python 和 Pandas 对其进行分析。
用户可以在表单中填入一个任意有效美国电话号码. 下面是一些有效号码的例子(还有下面测试时用到的一些变体写法):
Java当中导入包语句 import 包含 + 类名 包名+类名组成了完整的包路径
Date.parse() 方法解析一个表示某个日期的字符串,并返回从1970-1-1 00:00:00 UTC 到该日期对象(该日期对象的UTC时间)的毫秒数,如果该字符串无法识别,或者一些情况下,包含了不合法的日期数值(如:2015-02-31),则返回值为NaN。
创建MONGODB 的索引,属于基本操作,但如果是一个有2T 的 collection 要加一个索引,也属于基本操作,实际上量变产生质变,很多问题的考虑都不在那么简单。
private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(LoggerTest.class);
大量文件需要写入数据库,时间跨度比较大,部分字段略作修改了 怎么对比各个文件的表头和sql字段是否一致 肯定不能一个一个打开去看,太麻烦了,而且上百个上千个文件呢 下面就是今天的小技巧,遍历访问文件,提取出表头
import java.text.DateFormat; import java.text.ParseException; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.ArrayList; import java.util.Calendar; import java.util.Date; import java.util.GregorianCalendar; import java.util.List;
最近闹得比较厉害的新闻就是美国特朗普和中国贸易团之间的谈判,目前中美贸易之间已按美国征税25%告一段落。在近期的汇率市场上的变动显示的尤为明显。我们看到下图中最近的美元非常的强劲。
image.png 1、VA01参考后续报价创建销售订单并打印订单确认 客户接受后续报价后,销售人员将参考后续报价创建客户订单。最后打印订单确认并发送给客户。 1. 在 创建销售订单:初始屏幕 上,输
日期和时间是每个系统,每个数据库设计必不可少的部分。也是容易被大家忽视的部分。很多开发者可能根本不了解以不同类型存储日期和时间意味着什么。
1.基本介绍 os.walk(): 游走/漫步函数 返回的是一个迭代器 扫描某个指定目录下所包含的子目录和文件 2.基本使用 假设文件夹data有如下的目录结构(cmd 命令:tree /f) 2.1
一旦领导者被选出,它就开始为客户请求提供服务。 每个客户端请求都包含要由复制状态机执行的命令。 领导者将该命令作为新条目附加到其日志中,然后向每个其他服务器并行发出 AppendEntries RPC 以复制该条目。 当条目已被安全复制(如下所述)后,领导者将条目应用于其状态机并将该执行的结果返回给客户端。 如果跟随者崩溃或运行缓慢,或者网络数据包丢失,领导者会无限期地重试 AppendEntries RPC(即使在它已经响应客户端之后)直到所有跟随者最终存储所有日志条目。
分布式系统除了提升整个体统的性能外还有一个重要特征就是提高系统的可靠性。提供可靠性可以理解为系统中一台或多台的机器故障不会使系统不可用或者丢失数据。保证系统可靠性的关键就是多副本,一旦有多副本,那么就面临多副本之间的一致性问题
量化回测,苦于MySQL久矣,特别是进行股票日内因子构建分析或全市场因子测试的时候,每当按下回车时,MySQL就跟丢了魂一样,查询费时,大吞吐量读取也非常耗时。虽然MySQL的优化技巧足够写一本书,但这些都需要交给专业的DB工程师去做,量化打工人没有能力更没有时间倒腾这些。那有没有省时省力,高效存储股票行情数据的解决办法呢。带着这个问题,编辑部简单的搜索了一下,总体分为几个方案:
Airflow的第一个DAG 考虑了很久,要不要记录airflow相关的东西, 应该怎么记录. 官方文档已经有比较详细的介绍了,还有各种博客,我需要有一份自己的笔记吗? 答案就从本文开始了. 本文将从
本文将介绍比较两个 java.util.Date 对象是不是代表同一天的N种姿势。
每一个昨天在成为昨天之前都曾有一个今天,每一个今天在成为今天之前都曾是我们的明天。今天,无论你是快乐还是痛苦、是成功还是失败、是得意还是失意,一切终将过去!因为,今天只有一天。昨天再好,已成永恒。 如何让搜索引擎知道什么是重要的? 时本文总计约 2200 个字左右,需要花 8 分钟以上仔细阅读。 如何让搜索引擎知道什么是重要的? 当一个搜索引擎程序抓取网站时,其实我们可以通过相关文件进行引导的。 简单的理解搜索引擎蜘蛛会通过链接来了解您网站上的信息。但他们也在浏览网站代码和目录中的特定文件,标签和元素。接下
这里使用Hadoop Catalog 来演示Spark 与Iceberg的DDL操作。
本文主要讨论的是二代身份证编码规则及其Java代码实现,下面的校验方式还不是特别严谨,由于只校验了前两位的省份信息,中间六位的出生日期信息和最后一位的校验码信息,故对于部分不满足要求的证件号码刚好同时满足了这里提到的几个条件,也会被判定为是合法的证件号码…
当leader被选举出来之后,就可以为客户端提供写入和读取服务了。客户端的每个请求都包含一条指令,该指令将会被状态机执行。leader收到客户端发来的指令之后,会做下面几个动作:
然后突然想到了之前被挂马的事件(Event),f12看看 发现加载了一个陌生的jsmarket.js
大城市不仅仅是人类高度繁华的文化的体现,在其光鲜亮丽的背面,它也是滋养罪恶的温床,大城市存在着大量的犯罪事件,其犯罪事件远高于其他区域。因此,大城市的警察部门极其的盼望能够更好的理解和预测犯罪事件,从而预防和避免犯罪事件给人们带来的伤害,芝加哥警方就试图通过数据分析来解决这一问题。
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