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.FlatMapFunction; import org.apache.spark.api.java.function.Function...; import org.apache.spark.api.java.function.Function2; import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction...; import org.apache.spark.sql.DataFrame; import org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext
今天我们来说说在 windows 系统上如果有多版本的 python 并存时，如何优雅的进行灵活切换。...虽然 Python3 已经出来很久了，虽然 Python2 即将成为历史了，但是因为历史原因，依然有很多公司的老项目继续在使用着 Python2 版本(切换成本太高)，所以大多数开发者机器上 Python2...和 Python3 都是并存的，本文主要说明这种情况下如何便捷的在 Python2 和 Python3 之间进行切换。...补充说明 补充说明下，其实网上也有网友提供了其他两种方法： 使用 Python 自带的 py -2 和 py -3 命令； 另一种和我上面说的类似，但是只重命名了其中一个版本的执行文件名； 如果机器只安装了两个版本的...-m pip install requests python36 -m pip install requests 这样安装的依赖库就是在各个版本之间相互独立的。
今天在公司处理了一个线上问题，涉及到在 Python 中处理语义化版本（Semantic Versioning），值得作为一个主题记录一下。...互动营销活动在手机淘宝上的载体是商家应用（一种形式的小程序），整体流程如下： 服务商开发并发布商家应用模板； 订购了服务的用户实例化商家应用模板为商家应用； 用户在 B 端 Web 页面创建互动营销活动...不过当子版本号不是一位整数时，问题就出现了： 例如将版本号从1.0.9升级到1.0.10，在语义化版本规范中，1.0.10是比1.0.9版本更高的，然而在python的字符串比较(按位比较)中，1.0.9...在 Python 中处理并比较语义化版本 我们已经知道了语义化版本是由.分隔的，一个很直接的方案是分段比较每一段版本的大小。...我也将修改商家模板版本接口的业务逻辑改为了使用packaging.version模块用于验证新版本的合法性。 总结 本文大致介绍了语义化版本及其在 Python 中的处理方式。
为了方便用户，在开发的时候不必在自己的开发环境中跑一个 SideCar，我用 socat 在一台开发环境的机器上 map UDS 到一个端口。...这样用户在开发的时候就可以直接通过这个 TCP 端口测试服务，而不用自己开一个 SideCar 使用 UDS 了。 因为所有人都要用这一个地址做开发，所以就有互相影响的问题。...我在使用说明文档里用红色大字写了这是开发测试用的，不能压测，还是有一些视力不好的同事会强行压测。隔三差五我就得去解释一番，礼貌地请同事不要再这样做了。 最近实在累了。...方法是在 Per-IP rate limiting with iptables[1] 学习到的，这个公司是提供一个多租户的 SaaS 服务，也有类似的问题：有一些非正常用户 abuse 他们的服务，由于...有关 rate limit 的算法，主要是两个参数： --hashlimit-upto 其实本质上是 1s 内可以进入多少 packet，50/sec 就是 20ms 一个 packet； 那如何在 10ms
Fayson在前面的文章《Cloudera Labs中的Phoenix》和《如何在CDH中使用Phoenix》中介绍了Cloudera Labs中的Phoenix，以及如何在CDH5.11.2中安装和使用...本文Fayson主要介绍如何在CDH中使用Phoenix在HBase上建立二级索引。...3.Covered Indexes(覆盖索引) ---- 1.使用覆盖索引获取数据的过程中，内部不需要再去HBase的原表获取数据，查询需要返回的列都会被存储在索引中。...默认情况下，如果你的查询语句中没有索引相关的列的时候，Phoenix不会使用索引。 6.Local Indexes(本地索引) ---- 本地索引适合那些写多读少，或者存储空间有限的场景。...本地索引适合那些写多读少，或者存储空间有限的场景。 索引定义完之后，一般来说，Phoenix会判定使用哪个索引更加有效。但是，全局索引必须是查询语句中所有列都包含在全局索引中，它才会生效。
$ python main.py arg1 arg2 我们将使用Python 中的argparse模块来配置命令行参数和选项。argparse 模块可以让人轻松编写用户友好的命令行接口。...程序定义它需要的参数，然后argparse 将弄清如何从 sys.argv 解析出那些参数。argparse 模块还会自动生成帮助和使用手册，并在用户给程序传入无效参数时报出错误信息。...conda install argparse 定义位置参数和可选参数 创建一个ArgumentParse的对象parser，在ArgumentParser中对该脚本做简要描述。...，显示在脚本中定义的描述，为用户在使用该脚本时提供帮助。...调用 --help 可以获取choices的使用说明信息。 现在你已经学会了如何使用自定义参数创建自己的Python命令行。希望这篇文章对你有帮助。
首先给一个常规的动态创建控件，并进行验证的代码 [前端aspx代码] <%@ Page Language="C#" AutoEventWireup="true" CodeFile="Test.aspx.cs...Cell = new TableCell(); Cell.Controls.Add(_TxtBox); Cell.Controls.Add(_Require);//将刚才<em>创建</em><em>的</em>二个控件...runat="server" Text="验证动态控件" Enabled="true" /> 再次运行，发现没办法再对动态生成的控件进行验证了...(也就是说，新创建的验证控件没起作用) ,怎么办呢？...经过一番尝试，发现了一个很有趣的解决办法，具体参看以下代码: <%@ Page Language="C#" AutoEventWireup="true" CodeFile="Test.aspx.cs"
参考链接： 使用Python进行鼠标和键盘自动化 在计算机上打开程序和进行操作的最直接方法就是，直接控制键盘和鼠标来模仿人们想要进行的行为，就像人们坐在计算机跟前自己操作一样，这种技术被称为“图形用户界面自动化...命令行界面输入 pip install pyautogui 国内会有延迟，可能出现超时读取数据失败，多安装几遍就好了，建议安装时候保持界面在安装界面，保持你的宽带最大程度的给与这个安装进程 安装完毕后在...python界面引入模块 1.2 解决程序出现的错误，及时制止 在开始 GUI 自动化之前，你需要知道如何解决可能发生的问题。...1.2.1 通过任务管理器来关闭程序 windows中可以使用 Ctrl+Alt+Delete键来启动，并且在进程中进行关闭，或者直接注销计算机来阻止程序的乱作为 1.2.2 暂停和自动防故障设置 ...，意为着RGB的颜色值 1.5.2 分析屏幕快照 假设你的 GUI 自动化程序中，有一步是点击蓝色选项。
作者：Pinar Ersoy 翻译：孙韬淳 校对：陈振东 本文约2500字，建议阅读10分钟 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...SparkSQL相当于Apache Spark的一个模块，在DataFrame API的帮助下可用来处理非结构化数据。...通过名为PySpark的Spark Python API，Python实现了处理结构化数据的Spark编程模型。 这篇文章的目标是展示如何通过PySpark运行Spark并执行常用函数。...因为只是使用Python，仅需点击“Notebook”模块中的“Launch”按钮。 Anaconda导航主页 为了能在Anaconda中使用Spark，请遵循以下软件包安装步骤。...在RDD（弹性分布数据集）中增加或减少现有分区的级别是可行的。
1、问题背景在Python中，我们可以使用装饰器来修改函数或方法的行为，但当装饰器需要使用一个在实例化时创建的对象时，事情就会变得复杂。...例如，我们想要创建一个装饰器，可以创建一个新的函数/方法来使用对象obj。如果被装饰的对象是一个函数，那么obj必须在函数创建时被实例化。...如果被装饰的对象是一个方法，那么必须为类的每个实例实例化一个新的obj，并将其绑定到该实例。2、解决方案我们可以使用以下方法来解决这个问题：使用inspect模块来获取被装饰对象的签名。...如果被装饰的对象是一个方法，则将obj绑定到self。如果被装饰的对象是一个函数，则实例化obj。返回一个新函数/方法，该函数/方法使用obj。...请注意，这种解决方案只适用于对象obj在实例化时创建的情况。如果obj需要在其他时间创建，那么您需要修改此解决方案以适应您的具体情况。
ES6 中引入了 rest 参数（...变量名），用于获取函数内不确定的多余参数，注意只能放在所有参数的最后一个： function restFunc(...args) { console.log(...arguments 对象的区别 剩余参数只包含没有对应形参的实参，arguments 包含函数的所有实参 剩余参数是一个真正的数组，arguments 是一个类数组对象，不能直接使用数组的方法 arguments...不能在箭头函数中使用 在函数内部的怎么使用剩余参数 剩余参数我们大都用在一些公共的封装里面，经常配合闭包、call、apply、bind 这些一块使用，对于这几个的使用差异很容易把人绕晕。...(args[0]) } restFunc(2) // 2 2、在闭包函数中配合 call、bind 使用 这里在函数内部用 call、bind 去改变 this 指向 function callFunc...3、在闭包函数中配合 apply 使用 示例和上面的 call、bind 类似，不过注意 apply 接收的参数本来就是一个数组或类数组，所以这里并不需要额外用展开运算符去展开剩余参数： function
这让你可以选择你熟悉的语言（现支持 Scala、Java、R、Python）以及在不同场景下选择不同的方式来进行计算。 SQL 一种使用 Spark SQL 的方式是使用 SQL。...DataFrame API 可在 Scala、Java、Python 和 R 中使用。在 Scala 和 Java 中，DataFrame 由一个元素为 Row 的 Dataset 表示。...创建 DataFrames 使用 SparkSession，可以从已经在的 RDD、Hive 表以及 Spark 支持的数据格式创建。...在一个分区的表中，数据往往存储在不同的目录，分区列被编码存储在各个分区目录。Parquet 数据源当前支持自动发现和推断分区信息。...在使用时，需要将对应数据库的 JDBC driver 包含到 spark classpath 中。
一个 DataFrame 是一个 Dataset 组成的指定列.它的概念与一个在关系型数据库或者在 R/Python 中的表是相等的, 但是有很多优化....创建 DataFrames Scala Java Python R 在一个 SparkSession中, 应用程序可以从一个 已经存在的 RDD, 从hive表, 或者从 Spark数据源中创建一个...他们描述如何从多个 worker 并行读取数据时将表给分区。partitionColumn 必须是有问题的表中的数字列。...然后，Spark SQL 将只扫描所需的列，并将自动调整压缩以最小化内存使用量和 GC 压力。...它可以通过设置 spark.sql.parquet.mergeSchema 到 true 以重新启用。 字符串在 Python 列的 columns（列）现在支持使用点（.）来限定列或访问嵌套值。
作为增强Spark对数据科学家群体吸引力的最新举措，最近发布的Spark 1.4版本在现有的Scala/Java/Python API之外增加了R API（SparkR）。...为了方便数据科学家使用Spark进行数据挖掘，社区持续往Spark中加入吸引数据科学家的各种特性，例如0.7.0版本中加入的python API （PySpark）；1.3版本中加入的DataFrame...需要指出的是，在Spark 1.4版本中，SparkR的RDD API被隐藏起来没有开放，主要是出于两点考虑： RDD API虽然灵活，但比较底层，R用户可能更习惯于使用更高层的API； RDD API...RDD API 用户使用SparkR RDD API在R中创建RDD，并在RDD上执行各种操作。...使用R或Python的DataFrame API能获得和Scala近乎相同的性能。而使用R或Python的RDD API的性能比起Scala RDD API来有较大的性能差距。
Spark SQL使得用户使用他们最擅长的语言查询结构化数据，DataFrame位于Spark SQL的核心，DataFrame将数据保存为行的集合，对应行中的各列都被命名，通过使用DataFrame，.../bin/pyspark 在本节中不会使用Python Shell进行演示。 Scala交互式命令行由于运行在JVM上，能够使用java库。...弹性分布式数据集(Resilient distributed data, RDD)是一种数据表示方式，RDD中的数据被分区存储在集群中（碎片化的数据存储方式），正是由于数据的分区存储使得任务可以并行执行...分区数量越多，并行越高。下图给出了RDD的表示： ? 想像每列均为一个分区（partition ），你可以非常方便地将分区数据分配给集群中的各个节点。...例如，我们可以使用Spark中的文本文件README.md创建一个RDD textFile，文件中包含了若干文本行，将该文本文件读入RDD textFile时，其中的文本行数据将被分区以便能够分发到集群中并被并行化操作
一个数据科学团队如何捕获这么多的数据?你如何处理它并从中建立机器学习模型?如果你是一名数据科学家或数据工程师，这些都是令人兴奋的问题。 Spark正能应对这些问题。...在Scala和Python中，当你启动控制台时，Spark会话变量就是可用的: ? Spark的分区 分区意味着完整的数据不会出现在一个地方。它被分成多个块，这些块被放置在不同的节点上。...在Spark中，较低级别的api允许我们定义分区的数量。 让我们举一个简单的例子来理解分区是如何帮助我们获得更快的结果的。...使用5个分区时，花了11.1毫秒来筛选数字: ? 转换 在Spark中，数据结构是不可变的。这意味着一旦创建它们就不能更改。但是如果我们不能改变它，我们该如何使用它呢?...在稀疏矩阵中，非零项值按列为主顺序存储在压缩的稀疏列格式(CSC格式)中。
值得一提的是，在Spark 1.3当中，Spark SQL终于从alpha阶段毕业，除了部分developer API以外，所有的公共API都已经稳定，可以放心使用了。...分区表的每一个分区的每一个分区列都对应于一级目录，目录以=的格式命名。...Spark 1.3中的Parquet数据源实现了自动分区发现的功能：当数据以Hive分区表的目录结构存在时，无须Hive metastore中的元数据，Spark SQL也可以自动将之识别为分区表。...在使用Python RDD API时，Python VM和JVM之间需要进行大量的跨进程数据交换，从而拖慢了Python RDD API的速度。...上文讨论分区表时提到的分区剪枝便是其中一种——当查询的过滤条件中涉及到分区列时，我们可以根据查询条件剪掉肯定不包含目标数据的分区目录，从而减少IO。
1).使用程序中的集合创建rdd； 2).使用本地文件系统创建rdd； 3).使用hdfs创建rdd； 4).基于数据库db创建rdd； 5).基于Nosql创建rdd，如hbase； 6).基于s3创建...执行过程 28、为什么要进行序列化？ 序列化可以对数据进行压缩减少数据的存储空间和传输速度，但是数据在使用时需要进行反序列化，比较消耗CPU资源。 29、Spark如何提交程序执行？...资源参数调优 - executor内存和数量配置 - driver内存配置 - 并行度配置 - 数据本地化 - JVM/gc配置 35、Spark如何防止内存溢出?...都是HashPatitioner，默认值是父RDD中最大的分区数,这个参数通过spark.default.parallelism控制(在spark-sql中用spark.sql.shuffle.partitions...--executor-cores这个参数的话，就有可能导致，每个Executor的memory是一样的，但是cores的数量不同，那么在cores数量多的Executor中，由于能够同时执行多个Task
当我们使用Spark加载数据源并进行一些列转换时，Spark会将数据拆分为多个分区Partition，并在分区上并行执行计算。..., partitionExprs: _*) } 解释 返回一个按照指定分区列的新的DataSet，具体的分区数量有参数spark.sql.shuffle.partitions默认指定，该默认值为200...repartition除了可以指定具体的分区数之外，还可以指定具体的分区字段。我们可以使用下面的示例来探究如何使用特定的列对DataFrame进行重新分区。...] = [name: string, gender: string] 按列进行分区时，Spark默认会创建200个分区。...如果要将数据写出到文件系统中，则可以选择一个分区大小，以创建合理大小的文件。 该使用哪种方法进行重分区呢？
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