基于多列的Spark join 2数据帧 - 腾讯云开发者社区

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使用spark对hive表中的多列数据判重

本文处理的场景如下，hive表中的数据，对其中的多列进行判重deduplicate。...1、先解决依赖，spark相关的所有包，pom.xml spark-hive是我们进行hive表spark处理的关键。...; import org.apache.spark.api.java.function.Function2; import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction..._2 > 1) { retMap.put(stringIntegerTuple2._1, stringIntegerTuple2._2);.../bin/bash source /etc/profile source ~/.bash_profile db=$1 table=$2 partition=$3 cols=$4 spark-submit

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SQL 将多列的数据转到一列

假设我们要把 emp 表中的 ename、job 和 sal 字段的值整合到一列中，每个员工的数据（按照 ename -> job -> sal 的顺序展示）是紧挨在一块，员工之间使用空行隔开。...5000 (NULL) MILLER CLERK 1300 (NULL) 解决方案将多列的数据整合到一列展示可以使用 UNION...使用 case when 条件1成立 then ename when 条件2成立 then job when 条件3成立 then sal end 可以将多列的数据放到一列中展示，一行数据过 case...when 转换后最多只会出来一个列的值，要使得同一个员工的数据能依次满足 case when 的条件，就需要复制多份数据，有多个条件就要生成多少份数据。...使用笛卡尔积可以"复制"出多份数据，再对这些相同的数据编号（1-4），编号就作为 case when 的判断条件。

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【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值

本文介绍一句语句解决多列组合删除数据框中重复值的问题。一、举一个小例子在Python中有一个包含3列的数据框,希望根据列name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 df =...如需数据实现本文代码，请到公众号中回复：“基于多列删重”，可免费获取。得到结果： ?...从上图可以看出用set替换frozense会报不可哈希的错误。三、把代码推广到多列解决多列组合删除数据框中重复值的问题，只要把代码中取两列的代码变成多列即可。...numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv

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Python基于Excel多列数据绘制动态长度的折线图

本文介绍基于Python语言，读取Excel表格数据，并基于给定的行数范围内的指定列数据，绘制多条曲线图，并动态调整图片长度的方法。首先，我们来明确一下本文的需求。...现有一个.csv格式的Excel表格文件，其第一列为表示时间的数据，而靠后的几列，也就是下图中紫色区域内的列，则是表示对应日期的属性的数据；如下图所示。 ...我们现在希望，对于给定的行数起始值与结束值（已知这个起始值与结束值对应的第一列数据，肯定是一个完整的时间循环），基于表格中后面带有数据的几列（也就是上图中紫色区域内的数据），绘制曲线图；并且由于这几列数据所表示的含义不同...，希望用不同颜色、不同线型来表示每一列的数据。...可以看到，横坐标就是表示时间的数据，纵坐标就是那几列含有数据的列；此外，还需要注意，前面也提到了，时间数据是不断循环的，而每一个循环中时间的数量是不确定的。

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Python基于Excel多列长度不定的数据怎么绘制折线图？

本文介绍基于Python语言，读取Excel表格数据，并基于给定的行数范围内的指定列数据，绘制多条曲线图，并动态调整图片长度的方法。首先，我们来明确一下本文的需求。...现有一个.csv格式的Excel表格文件，其第一列为表示时间的数据，而靠后的几列，也就是下图中紫色区域内的列，则是表示对应日期的属性的数据；如下图所示。 ...我们现在希望，对于给定的行数起始值与结束值（已知这个起始值与结束值对应的第一列数据，肯定是一个完整的时间循环），基于表格中后面带有数据的几列（也就是上图中紫色区域内的数据），绘制曲线图；并且由于这几列数据所表示的含义不同...，希望用不同颜色、不同线型来表示每一列的数据。...其中，我们希望具体绘制的结果如下图所示。可以看到，横坐标就是表示时间的数据，纵坐标就是那几列含有数据的列；此外，还需要注意，前面也提到了，时间数据是不断循环的，而每一个循环中时间的数量是不确定的。

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基于spark的数据采集平台

平台介绍数据采集,处理,监控,调度,管理一体化平台具体介绍请看github连接中的readme 文档 # 数据采集,处理,监控,调度,管理一体化平台 # 提示 zdh 分2部分,前端配置...(单一数仓) + 质量检测,及对应报告 + 支持SHELL 命令,SHELL 脚本,JDBC查询调度,HDFS查询调度 + 支持本地上传,下载文件 + 支持多源ETL + 任务监控...数据ETL引擎:Spark(hadoop,hive 可选择部署) # 下载修改基础配置打开resources/application-dev.properties 1 修改服务器端口默认...8081 2 修改数据源连接(默认支持mysql8),外部数据库必须引入 3 修改redis配置创建需要的数据库配置 1 执行sql脚本db.sql...依赖 1 必须提前安装redis # 下载编译好的包 1 找到项目目录下的release 目录直接将release 目录拷贝 2 到relase的bin 目录下执行

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ACM MM2022｜基于多尺度 Transformer 的视频插帧方法

，使用多尺度由粗到精 transformer 的视频插帧方法。...如图2，ABME在得到锚帧之后，基于此进行流估计再特征迁移，当锚帧的误差很大，或者伪影明显时，造成匹配流的不准确，进而使得最终生成的中间帧含有较大的伪影误差。...因此这里使用基于transformer的方式，即估计patch之间的关联。再利用cross attention，产生多对一的映射，利用加权和的方式来提升特征迁移的鲁棒性。...首先在客观指标上，我们分别对单帧插值和三帧插值进行评测，在所提到的数据集中，本方法均超越了前面的方法。...表1 单帧插帧客观指标表2 多帧插帧客观指标图6 主观效果展示附上视频：http://mpvideo.qpic.cn/0bc3cmaaaaaajeapsl2yhvrvae6daajqaaaa.f10102

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Spark两个rdd join发生数据倾斜的典型情况

有两个RDD，分别是RDDA[Ka, Va] 和 RDDB[Kb, Vb]，数据量都比较大，在做join操作的时候，可以看出，shuffle read 有严重的数据倾斜现象，导致拖慢了整个 job 的速度...---- 其实从上述问题中，可以看出来，index=0 的 task 必然有问题，如果不熟悉自己的数据分布的话，很容易误以为自己的数据分布是均匀的，所以建议打印出来前十个 key 出来看看。...否则就可能出现必须加大 executor 的内存量，不然某个 task 所在的 executor 有可能因为数据太多，内存撑爆导致 OOM，加大了内存，又导致内存浪费，所以正确的做法，是先了解自己数据的基本面...，再去写业务代码的逻辑。

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怎么将多行多列的数据变成一列？4个解法。

- 问题 - 怎么将这个多行多列的数据变成一列？...- 1 - 不需保持原排序选中所有列逆透视，一步搞定 - 2 - 保持原排序：操作法一思路直接，为保排序，操作麻烦 2.1 添加索引列 2.2 替换null值，避免逆透视时行丢失，后续无法排序...2.3 逆透视其他列 2.4 再添加索引列 2.5 对索引列取模（取模时输入参数为源表的列数，如3） 2.6 修改公式中的取模参数，使能适应增加列数的动态变化 2.7 再排序并删列 2.8...筛选掉原替换null的行 - 3 - 保持排序：操作法二先转置，行标丢失，新列名可排序有时候，换个思路，问题简单很多 3.1 转置 3.2 添加索引列 3.3 逆透视 3.4 删列 -...4 - 公式一步法用Table.ToColumns把表分成列用List.Combine将多列追加成一列用List.Select去除其中的null值

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基于 Spark 的数据分析实践

DataFrame与RDD的主要区别在于，前者带有schema元信息，即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。...内定义一个到多个数据表视图； Transformer 内可定义 0 到多个基于 SQL 的数据转换操作（支持 join）； Targets 用于定义 1 到多个数据输出； After 可定义 0到多个任务日志...，切分不够的列使用 null 填充。...基于 SparkSQL Flow 的架构主要侧重批量数据分析，非实时 ETL 方面。问2：这些应该是源数据库吧，请问目标数据库支持哪些？答：目前的实现目标数据基本支持所有的源。...大数据场景下不建议逐条对数据做 update 操作，更好的办法是在数据处理阶段通过 join 把结果集在写入目标前准备好，统一一次性写入到目标数据库。

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EdgeCalib：基于多帧加权边缘特征的非目标LiDAR-camera标定

图1，该方法的核心原则是利用边缘一致性进行校准，应用SAM来处理相机数据，同时采用多帧加权策略来处理激光雷达数据。图1说明了我们方法的基本思想，我们工作的主要贡献可以列举如下。...我们假设相机和激光雷达的内参已经校准良好，并且激光雷达和相机传感器的数据是在同一时刻捕获的。图2提供了所提出方法的概述。...首先从图像和点云中提取边缘特征并进行初步过滤，然后利用多帧加权策略进一步优化这些边缘。最后将点云边缘特征投影到像素帧上，计算并优化当前参数的分数。图2....多帧加权策略使用图像中的SAM边缘和点云中的边缘，可以获得单帧校准结果，然而为了获得更有益于校准的信息，我们分析来自LiDAR的连续数据序列，以探索跨多帧的点边缘一致性，从而在优化步骤中对点边缘进行加权...总结准确的激光雷达和相机之间的外参校准对于多模态数据融合任务至关重要，本文介绍了EdgeCalib，一种利用边缘特征的新型在线校准方法，该方法的一个重要创新在于利用SAM视觉基础模型，结合多帧加权策略

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从HEVC到VVC：帧内预测技术的演进(2) – 多划分及多参考行帧内预测

近几年的研究结果表明，多划分（sub-partition）和多参考行（Multiple reference line）帧内预测技术可以进一步提高帧内预测的性能。...图 1 HEVC的帧内编码单元有两种类型的预测单元，分别是2Nx2N和NxN。...图 2 二、 HEVC标准制定前后多划分及多参考行帧内预测技术的演进在HEVC标准制定的初期阶段， JCTVC-A111 [2] 以及JCTVC-A118 [3] 提出了基于行或列的帧内预测技术。...对于采用该技术的预测单元，其需要编码一个比特位来标记当前预测单元采用的是逐行的帧内预测技术还是逐列的帧内预测技术。由于该技术大大减小了预测像素和参考像素之间的距离，编码性能得到显著提高。...经过三个会议周期的研究和讨论， JCTVC-D299 [4] 提出了基于子块的短距离帧内预测技术（Short Distance Intra Prediction，简称SDIP），该技术提出了两种新的预测单元类型

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Tidyverse|数据列的分分合合，一分多，多合一

第一列的ID，和人为添加的ID2，名称不规则，我们只需要前面的基因名。...二合久可分-一列拆多列使用separate函数，将“指定”分隔符出现的位置一列分成多列 2.1 默认，不指定分隔符 data %>% separate(ID, into = c("Gene",...2.4，按照第几个字符拆根据第几个字符拆分，适合数据规整的，，，可以用来将TCGA中的sampleID转为常见的16位，需要先转置 data2 %>% select(Gene1,contains...可参考：盘一盘Tidyverse| 筛行选列之select，玩转列操作 Tips： 1）数据分列可以先默认试一下，如2.1所示 2）使用R的帮助，一定！...三分久必合-多列合一列使用unite函数，可将多列按照“指定”分隔符合并为一列 data %>% unite(ID_new, ID:ID2, sep = "_") %>% head() ?

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多模态统一框架：基于下一帧预测的视频化方法

摘要多模态学习涉及整合文本、图像、音频和视频等多种模态信息，对视觉问答、跨模态检索和字幕生成等复杂任务至关重要。传统方法依赖模态特定编码器和后期融合技术，限制了其适应新任务或模态的可扩展性和灵活性。...为解决这些问题，本文提出了一种新颖框架，将自然语言处理（NLP）中的任务重构思想扩展至多模态学习领域。...核心方法通过将多样化多模态任务重新定义为统一的下一帧预测问题，该框架允许单一模型处理不同模态而无需模态专用组件。所有输入和输出均被视为视频中的连续帧，从而实现模态无缝集成和跨任务知识迁移。...研究证实，任务重构可显著简化多模态模型设计，为通用多模态基础模型奠定基础。技术贡献统一架构：消除模态专用组件，通过视频序列化实现多模态统一处理。...灵活适配：支持动态扩展新模态，仅需调整输入帧序列化策略。性能验证：在5类跨模态任务中均展现竞争力，代码与模型已开源。

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大数据最佳实践-基于Spark的ETL开发

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...目录数据同步 RDMBS to RDMBS 数据同步 Hive to Hive 数据同步 RDBMS to Hive 数据同步 hive to rdmbs HDFS 数据监控数据同步 file...to hbase 数据同步 RDMBS to RDMBS package com.sutpc.bigdata.sync import java.util.Properties import org.apache.log4j

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ExcelVBA-多列单元格中有逗号的数据整理

ExcelVBA-多列单元格中有逗号的数据整理 yhd-ExcelVBA-多列单元格中有逗号的数据整理【问题】某天老板传来一个文件，这里有一个数据表，帮我查找一下那个是我们单位的人，他们的职务是什么？...===传来的数据=== ===本单位的数据=== 一般来说我们是用VlooKup函数进行查找引用，找到某人的职务，如下面出现如下的问题我们来看看传来的“神级”的数据，（1）一个单元格中有两个或两个以上不等的人数...（2）分隔符号是英语的逗号”,”也有中文输入法方式的”，”逗号我们现在要把数据整理一下，才能进行查找匹配出来，整理要求（1）每一个单元格是一个姓名，每一个单元格是一个电话号码，（2）如果有多个姓名的...把统一到英文形式的符号后文本用Split函数利用逗号”,”进行分割为数组 (3)完整的代码如下： Sub 拆分有逗号分隔的单元格数据为多行() Dim arr, brr(), i%, j%,...[a3].Resize(UBound(brr, 1), UBound(brr, 2)) = brr .[a1:F2] = Sheets("传来的数据").

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多列数据转规范明细问题的4种解法！

昨天，视频交流群里有朋友在问，类似这个要将多列数据规范化问题，用Power Query怎么处理：对于大多数的日常应用问题，我前期的文章基本都涉及到，所以，我直接给了文章的参考...，具体链接为《多列数据归一化处理，不用写SQL，还能随数据增加一键刷新》。...于是我赶紧整理出来供大家参考，具体代码及配套数据下载链接见文末。...),1),2), each Table.FromColumns({Table.ToColumns(更改的类型){0}}&_,{"部门","车型","姓名"}) ) )...【莫等闲】解法 = Table.CombineColumns( 更改的类型, {"车型","姓名","车型2","姓名3","车型4","姓名5","车型6","姓名7"},

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【CSS进阶】伪元素的妙用2 - 多列均匀布局及title属性效果

借用伪元素实现多列均匀布局我们经常需要实现多列均匀布局，能够自适应各种情况，如下： ?...尝试给容器添加 text-align-last:justify，发现终于可以了，多列均匀布局：但是一看兼容性，惨不忍睹，只有 IE 和最新的 chrome 支持 text-align-last 属性...好，铺垫了这么久，终于可以引出本文的主角伪元素了，上面说了要使用 text-align:justify 实现多列布局，要配合 text-align-last ，但是它的兼容性又不好，真的没办法了么，其实还是有的...，使用伪元素，可以完美实现：通过给伪元素 :after 设置 inline-block ，配合容器的 text-align: justify 就可以轻松实现多列均匀布局了。...最后这种方法也是最近才学习到的，参考了这篇文章，非常值得一读：别想多了，只不过是两端对齐而已本文主要就是多介绍了伪元素的两种实用方法，更多伪元素的妙用可以戳 CSS3奇思妙想，采用单标签完成各种图案

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图解大数据 | 基于Spark RDD的大数据处理分析

Spark的大数据处理操作，大家首先要了解Spark中的一个核心数据概念：RDD。...[9ef2f6031a51de447906aabec5244cb5.png] RDD(弹性分布式数据集合)是Spark的基本数据结构，Spark中的所有数据都是通过RDD的形式进行组织。...2.RDD创建方式 1）创建RDD的3种方式 RDD的3种创建方式如下图所示（以pyspark代码为例）： [4d309032465ea94724bab3a02c919f6f.png] 2）从外部数据创建...在task数目十分多的情况下，Driver的带宽会成为系统的瓶颈，而且会大量消耗task服务器上的资源。...[74aa095320bc9fa84d00d7df2ad70d8f.png] 在Spark应用程序中，异常监控、调试、记录符合某特性的数据数目，这些需求都需要用到计数器。

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如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列？

Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。concat 方法的第一个参数是要与列名连接的数据帧列表。 ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。...然后，通过将列名 ['Name'， 'Age'] 传递给 DataFrame 构造函数的 columns 参数，我们在数据帧中创建 2 列。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据帧的索引。然后，我们将 2 列 [“薪水”、“城市”] 附加到数据帧。“薪水”列值作为系列传递。序列的索引设置为数据帧的索引。...然后，我们在数据帧后附加了 2 列 [“罢工率”、“平均值”]。 “罢工率”列的列值作为系列传递。“平均值”列的列值作为列表传递。列表的索引是列表的默认索引。

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【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值

Python基于Excel多列数据绘制动态长度的折线图

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