(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({ google_ad_client: "ca-pub-6940460185323525", enable_page_level_ads: true }); 单表查询（select）： 单表全部字段查询：select * from 表名 ; 单表部分字段查询：select 字段1,字段2,字段3,…from 表名; 单表查询条件查询：select 字段1,字段2,… from 表名 wh
笔者最近需要使用pyspark进行数据整理，于是乎给自己整理一份使用指南。pyspark.dataframe跟pandas的差别还是挺大的。
PySpark RDD 转换操作(Transformation) 是惰性求值，用于将一个 RDD 转换/更新为另一个。由于RDD本质上是不可变的，转换操作总是创建一个或多个新的RDD而不更新现有的RDD，因此，一系列RDD转换创建了一个RDD谱系（依赖图）。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/84
数据库的查询需要使用管理器对象进行 通过mymodel.objects管理器方法调用查询对象 方法 说明 all() 查询全部记录,返回QuerySet查询对象 get() 查询符合条件的单一记录 filter() 查询符合条件的多条记录 exclude() 查询符合条件外的全部记录 all()方法 ---- 使用方法：Asset.objects.all() from monitor.models import Asset querys =Asset.objects.all() for i in que
Pandas 是每位数据科学家和 Python 数据分析师都熟悉的工具库，它灵活且强大具备丰富的功能，但在处理大型数据集时，它是非常受限的。
聚合查询是 Elasticsearch 中一种强大的数据分析工具，用于从索引中提取和计算有关数据的统计信息。聚合查询可以执行各种聚合操作，如计数、求和、平均值、最小值、最大值、分组等，以便进行数据汇总和分析。
PySpark和Pandas之间改进性能和互操作性的其核心思想是将Apache Arrow作为序列化格式，以减少PySpark和Pandas之间的开销。
注意：若数据表中含有主键，而主键具有唯一性，所以在数据复制时还要考虑主键冲突的问题
在java中，为了配合ReentrantLock等Lock的实现类实现锁的多条件等待，为此java设计了Condition接口。在AQS中的主要结构如下：
Innodb引擎的表用count(*),count(1)直接读行数，复杂度是O(n)，因为innodb真的要去数一遍。但好于具体的count(列名)。
Elasticsearch中的聚合是一种以结构化的方式提取和展示数据的机制。可以把它视为SQL中的GROUP BY语句，但是它更加强大和灵活。
默认的，字段的标签(Lable，即用户可见字段名称)为对应字段名称开头字母改成大写后的值，可通过 string 字段属性改成修改字段Label
不可否认，spark是一种大数据框架，它的出现往往会有Hadoop的身影，其实Hadoop更多的可以看做是大数据的基础设施，它本身提供了HDFS文件系统用于大数据的存储，当然还提供了MR用于大数据处理，但是MR有很多自身的缺点，针对这些缺点也已经有很多其他的方法，类如针对MR编写的复杂性有了Hive，针对MR的实时性差有了流处理Strom等等，spark设计也是针对MR功能的，它并没有大数据的存储功能，只是改进了大数据的处理部分，它的最大优势就是快，因为它是基于内存的，不像MR每一个job都要和磁盘打交道，所以大大节省了时间，它的核心是RDD,里面体现了一个弹性概念意思就是说，在内存存储不下数据的时候，spark会自动的将部分数据转存到磁盘，而这个过程是对用户透明的。
翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库，专用于存储和处理大型矩阵，相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多，是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习，可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层：从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度： 1.导入模块numpy并以np作为别名，查看其版本 难度：1 问题：导入模块num
本文中我们将探讨数据框的概念，以及它们如何与PySpark一起帮助数据分析员来解读大数据集。
本文通过介绍Apache Spark在Python中的应用来讲解如何利用PySpark包执行常用函数来进行数据处理工作。
当表字段特别多的时候，结果的排版可能会出现混乱的现象，你可以在语句最后加 \G 来改变排版，方便查看
我们平常不是直接从数据库里面获取数据的，而是通过使用数据库管理系统来访问数据库从而获取数据的，这些软件称为DBMS（由于习惯我们平时所说的数据库指的就是数据库管理系统，容易被误导）
之前担任数据工程师时，由于不熟悉机器学习的流程，团队分工又很细，沟通不畅，机器学习工程师也没有和我谈论数据质量的问题，对于异常值，我采用的做法只是简单地过滤掉，或者将其置为0，而没有考虑到一些异常值可能会影响模型的准确度。因此作为一名数据工程师，了解机器学习的完整流程，还是很有必要的。
在本文中，我们将详细介绍如何在Python / pyspark环境中使用graphx进行图计算。GraphX是Spark提供的图计算API，它提供了一套强大的工具，用于处理和分析大规模的图数据。通过结合Python / pyspark和graphx，您可以轻松地进行图分析和处理。
写在前面： 博主是一名大数据的初学者，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬，但我还是希望自己能够做得更好，因为一天的生活就是一生的缩影。
脏读：当事务A正在访问数据并且做了修改（‘工资2000元’改成‘工资3000元’），但是还没来得及提交，这是事务B来访问数据并且使用了该数据（‘工资2000元’）
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，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。
django默认使用sqlite的数据库，默认自带sqlite的数据库驱动 , 引擎名称：django.db.backends.sqlite3
arrange函数按给定的列名进行排序，默认为升序排列，也可以对列名加desc()进行降序排序。
不管是任何数据库.都会有查询功能.而且是很重要的功能.上一讲知识简单的讲解了表的查询所有.
1）当使用组函数的select语句中没有group by子句时，中间结果集中的所有行自动形成一组，然后计算组函数；
导语：随机森林和决策树相比，能更好的防止过拟合。虽然每个基分类器很弱，但最后组合的结果通常很强，这也类似于：“三个臭皮匠顶个诸葛亮”的思想。对比发现Random Forest（随机森林）和SVM（支持
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1683347.html
完整的SQL查询指令： select select选项 字段列表 from 数据源 where条件 group by 分组 having 条件 order by 排序 limit 限制
查询数据的本质：mysql会到你本地的硬盘上找到对应的文件，然后打开文件，按照你的查询条件来找出你需要的数据。下面是完整的一个单表查询的语法 select * from，这个select * 指的是要查询所有字段的数据。 SELECT distinct 字段1,字段2... FROM 库名.表名 #from后面是说从库的某个表中去找数据，mysql会去找到这个库对应的文件夹下去找到你表名对应的那个数据文件，找不到就直接报错了，找到了就继续后面的操作 WHERE 条件 #从表中找符合条件的数据记录，where后面跟的是你的查询条件 GROUP BY field（字段） #分组 HAVING 筛选 #过滤，过滤之后执行select后面的字段筛选，就是说我要确定一下需要哪个字段的数据，你查询的字段数据进行去重，然后在进行下面的操作 ORDER BY field（字段） #将结果按照后面的字段进行排序 LIMIT 限制条数 #将最后的结果加一个限制条数，就是说我要过滤或者说限制查询出来的数据记录的条数关于上面这些内容，我们在下面一个一个的来详细解释
整数：INT。 ⼩数：DECIMAL。 字符串：TEXT。 ⽇期与时间：DATETIME。
URL是Web服务的入口，用户通过浏览器发送过来的任何请求，都是发送到一个指定的URL地址，然后被响应。
创建表单请求验证 面对更复杂的验证情境中，你可以创建一个「表单请求」来处理更为复杂的逻辑。表单请求是包含验证逻辑的自定义请求类。可使用 Artisan 命令 make:request 来创建表单请求类：
支持：CSV、ARCHIVE、BLACKHOLE、MRG_MYISAM、MYISAM、PERFORMANCE_SCHEMA、InnoDB、MEMORY
在数据分析中，窗口函数是我们经常用到的函数，今天的文章我们总结了常用的各类窗口函数并给出实例。
分组查询主要应用在比如查询班级中男生、女生的个数等需要先分组再查询的场景，分组操作使用的annotate内部调用的是SQL语句group by，分着查询需要和聚合函数联用。按谁分组，models就是谁，annotaten内部传入筛选的条件。
我们在Apache Spark 1.3版本中引入了DataFrame功能, 使得Apache Spark更容易用. 受到R语言和Python中数据框架的启发, Spark中的DataFrames公开了一个类似当前数据科学家已经熟悉的单节点数据工具的API. 我们知道, 统计是日常数据科学的重要组成部分. 我们很高兴地宣布在即将到来的1.4版本中增加对统计和数学函数的支持.
1、行列转换： decode(条件,值1,返回值1,值2,返回值2,...值n,返回值n,缺省值); select decode(sign(变量1-变量2),-1,变量1,变量2) from dual; --取较小值 sign()函数根据某个值是0、正数还是负数，分别返回0、1、-1 例如: 变量1=10，变量2=20 则sign(变量1-变量2)返回-1，decode解码结果为“变量1”，达到了取较小值的目的。 举例：查询emp表中的每个部门的人数？ SELECT sum(deco
Flink和Spark类似，也是一种一站式处理的框架；既可以进行批处理（DataSet），也可以进行实时处理（DataStream）。
大型数据集通常是高度结构化的，结构使得我们可以按不同的方式分组，有时候我们需要关注单个组的数据片断，有时需要聚合不同组内的信息，并相互比较。
注意事项：mysql的引擎支持问题，innoDB储存类型支持外键，MYISAMD的储存类型不支持外键
select * from user order by classid,age DESC
函数一般是在数据上执行的，它给数据的转换和处理提供了方便。只是将取出的数据进行处理，不会改变数据库中的值。函数根据处理的数据分为单行函数和聚合函数（组函数），组函数又被称作聚合函数，用于对多行数据进行操作，并返回一个单一的结果，组函数仅可用于选择列表或查询的having子句；单行函数对单个数值进行操作，并返回一个值。
这样写上以后django会默认的就去链接数据库，这时你会看到报错了，那么解决的办法就是下面的这样
@Data public class User { ...... @TableField(fill = FieldFill.INSERT) private Date createTime;
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