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VisualStudio 如何在 NuGet 里面同时包含 DEBUG 和 RELEASE

我在开发时候需要使用到一些 DEBUG 进行调试,但是我是通过 NuGet 给用户,如果在 NuGet 里面使用到了 DEBUG 那么会让代码运行效率降低。...于是我就找到一个方法,可以在 NuGet 同时打包调试和发布,这样在用户调试时候就可以使用调试代码 我在一个写代码,我需要做一点黑科技,让吕毅 在调试时候输出是 林德熙是逗比,但是在他发布时候却输出吕毅是逗比那么我需要如何做...NuGet ,这是 VisualStudio 2017 VisualStudio 使用新项目格式快速打出 Nuget 功能很好用 ?...在调试下运行 dotnet run // 输出林德熙是逗比 // 在发布运行 dotnet run --configuration release // 输出吕毅是逗比 通过这个方法就可以在库同时包含调试代码和发布代码...欢迎转载、使用、重新发布,但务必保留文章署名林德熙(包含链接: https://blog.lindexi.com ),不得用于商业目的,基于本文修改后作品务必以相同许可发布。

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在统一分析平台上构建复杂数据管道

相比之下,数据科学家目的可能想要训练一个机器学习模型,有利于定期对用户评论某些关键词(“好”、“回归”或“糟糕”)进行评级。...培训机器学习模型 Apache Spark 机器学习MLlib包含许多用于分类,回归,聚类和协作过滤算法。...你怎么做到? 坚持和序列化ML管道是导出 MLlib 模型一种方法。另一种方法是使用Databricks dbml-local,这是实时服务低延迟需求下首选方式。...这个短管道包含三个 Spark 作业: 从 Amazon 表查询新产品数据 转换生成 DataFrame 将我们数据框存储为 S3 上 JSON 文件 为了模拟流,我们可以将每个文件作为 JSON...Databricks Notebook工作流程编排 协作和协调核心是Notebook WorkflowsAPI。使用这些API,数据工程师可以将所有上述管道作为 单个执行单元 串在一起。

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何在非安全CDH集群中部署Jupyter并集成Spark2

1.文档编写目的 ---- Jupyter Notebook是一个Web应用程序,允许你创建和分享,包含实时代码,可视化和解释性文字。...Jupyter Notebook是Python一个,在Fayson前面的文章《如何在CDH集群上部署Python3运行环境及运行Python作业》介绍了在集群中部署Anaconda,该Python...本篇文章Fayson主要介绍如何在非安全CDH集群中部署Jupyter Notebook并与Spark2集成。...2.点击“New”新建一个Notebook,这里Fayson选择“Apache Toree- PySpark” ? 打开新创建 ?...5.总结 ---- 1.使用Anaconda安装Python默认带有Jupyter,不需要额外安装Jupyter 2.Jupyter与Spark2集成时使用到Apache Toree实现比较方便,

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Eat pyspark 1st day | 快速搭建你Spark开发环境

可以在和鲸社区云端notebook环境中直接学习pyspark。 和鲸社区云端notebook环境已经安装好了pyspark。...这种方式可以提交Python脚本或者Jar到集群上让成百上千个机器运行任务。 这也是工业界生产中通常使用spark方式。 3,通过zepplin notebook交互式执行。...zepplin是jupyter notebookapache对应产品。 4, Python安装findspark和pyspark。...可以在jupyter和其它Python环境像调用普通一样地调用pyspark。 这也是本书配置pyspark练习环境方式。...答:只有Driver能够调用jar,通过Py4J进行调用,在excutors无法调用。 2,pyspark何在excutors安装诸如pandas,numpy等

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如何从 Pandas 迁移到 Spark?这 8 个问答解决你所有疑问

我喜欢 Pandas — 我还为它做了一个名为“为什么 Pandas 是新时代 Excel”播客。 我仍然认为 Pandas 是数据科学家武器一个很棒。...最近情况发生了变化,因为 Databricks 宣布他们将对 Spark 可视化提供原生支持(我还在等着看他们成果)。...如果你不介意公开分享你工作,你可以免费试用 Databricks 社区版或使用他们企业版试用 14 天。  问题六:PySpark 与 Pandas 相比有哪些异同?...有时,在 SQL 编写某些逻辑比在 Pandas/PySpark 记住确切 API 更容易,并且你可以交替使用两种办法。 Spark 数据帧是不可变。不允许切片、覆盖数据等。...有的,下面是一个 ETL 管道,其中原始数据从数据湖(S3)处理并在 Spark 变换,加载回 S3,然后加载到数据仓库( Snowflake 或 Redshift),然后为 Tableau 或

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PySpark部署安装

PySpark环境安装 同学们可能有疑问, 我们不是学Spark框架吗? 怎么会安装一个叫做PySpark呢? 这里简单说明一下: PySpark: 是Python, 由Spark官方提供....类似Pandas一样,是一个 Spark: 是一个独立框架, 包含PySpark全部功能, 除此之外, Spark框架还包含了对R语言\ Java语言\ Scala语言支持. 功能更全....,包含了 conda、Python 等 180 多个科学计算及其依赖项,并且支持所有操作系统平台。...,conda uninstall xxx l 升级:pip install upgrade xxx,conda update xxx *Jupyter Notebook:*启动命令 jupyter notebook...*(对于网络较差情况)*:pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyspark # 指定清华镜像源如果要为特定组件安装额外依赖项

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Apache Zeppelin Spark 解释器

zeppelin.dep.localrepo local-repo 依赖加载器本地存储 zeppelin.pyspark.python python Python命令来运行pyspark zeppelin.spark.concurrentSQL...有关Spark&Zeppelin版本兼容性更多信息,请参阅Zeppelin下载页面“可用口译员”部分。 请注意,不导出SPARK_HOME,它以本地模式运行,包含版本Spark。...用户可以设置分发Spark属性有: 火花defaults.conf SPARK_SUBMIT_OPTIONS 描述 spark.jars --jars 包含在驱动程序和执行器类路径上本地jar逗号分隔列表...spark.jars.packages --packages 逗号分隔列表,用于包含在驱动程序和执行器类路径上jarmaven坐标。...从maven递归加载 从本地文件系统加载 添加额外maven仓库 自动将添加到SparkCluster(可以关闭) 解释器利用Scala环境。所以你可以在这里编写任何Scala代码。

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没有自己服务器如何学习生物数据分析(上篇)

所以,为了进一步跟上时代潮流,重要软件程序,我们都使用多核心编程技术。我们生物信息领域很多耳熟能详软件,比对用 bwa bowtie 参数,都有使用几个核心选项。...比如 Spark 机器学习,目前 Python 已经能很好支持了,而 R语言得等到 2.2.0(16年11月 IBM Spark机器学习编写人员亲口所说)。...虽然 PySpark是一种不完整 Spark,但用它对列式数据(R dataframe 类型)搞分组求和、文件清洗,已经足够了。...于是我们通过 Python 正则表达式 re ,配合 PySpark RDD 相关操作,做数据清洗以及特征提取。...再下篇,我们将介绍如何利用该平台和PySpark具体解决我们生物信息数据分析问题。 敬请期待!

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GitHub微软_推荐者:推荐系统最佳实践

https://github.com/microsoft/recommenders/ 推荐者 此存储提供了构建推荐系统示例和最佳实践,作为Jupyter笔记本提供。...提供了几种最先进算法实现,以便在您自己应用程序中进行自学习和自定义。 入门 有关在本地,Spark或Azure Databricks上设置计算机更多详细信息,请参阅设置指南。...2.克隆存储 git clone https://github.com/Microsoft/Recommenders 3.运行产生畅达文件脚本来创建一个畅达环境:(这是一个基本Python环境,...注 - 交替最小二乘(ALS)笔记本需要运行PySpark环境。请按照设置指南中步骤在PySpark环境运行这些笔记本。 算法 下表列出了存储当前可用推荐算法。...在此表,我们在Movielens 100k上显示结果,运行15个时期算法。 ?

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什么是Apache Spark?这篇文章带你从零基础学起

Apache Spark可用于构建应用程序,或将其打包成为要部署在集群上,或通过笔记本(notebook)(例如Jupyter、Spark-NotebookDatabricks notebooks...Spark允许用户在同一个应用程序随意地组合使用这些。...执行过程 任何Spark应用程序都会分离主节点上单个驱动进程(可以包含多个作业),然后将执行进程(包含多个任务)分配给多个工作节点,如下图所示: 驱动进程会确定任务进程数量和组成,这些任务进程是根据为指定作业生成图形分配给执行节点...对RDD计算依据缓存和存储在内存模式进行:与其他传统分布式框架(Apache Hadoop)相比,该模式使得计算速度快了一个数量级。...在这个意义上来说,DataFrame与关系数据表类似。DataFrame提供了一个特定领域语言API来操作分布式数据,使Spark可以被更广泛受众使用,而不只是专门数据工程师。

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取代而非补充,Spark Summit 2014精彩回顾

Spark新增了一些重要组件,Spark SQL运行机制,一个更大机器学习MLLib,以及丰富与其它数据处理系统集成。...在这个演讲,Patrick回顾了Spark快速增长,他强调Spark未来将提供由各领域专家领导开发强大程序。...SparkR是R一个程序,因此它提供了在R环境中使用Spark一个简易方法。SparkR允许用户创建RDD并用R函数对其进行变换。在R交互环境可以给Spark计算机群提交作业。...在SparkR还可以方便地利用现有的R程序。更多详细信息请参考http://amplab-extras.github.io/SparkR-pkg。 2....对于开发者而言,应采用适当计算和算法来利用稀疏数据。Xiangru详述了对稀疏数据三个优化算法:在KMeans中计算两点距离,在线性模型中计算梯度总和,以及如何在SVD利用稀疏数据。 2.

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Jupyter在美团民宿应用实践

希望能为有同样需求读者带来一些启发。 美团内部数据系统现状 现有系统与问题 算法同学在离线阶段主要包含三类任务:数据分析、数据生产、模型训练。...PySpark启动参数是固定,配置在kernel.json里。希望PySpark任务是可以按需启动,可以灵活配置所需参数,Queue、Memory、Cores。...PYTHONPATH:额外Python路径,$SPARK_HOME/python:$SPARK_HOME/python/lib/py4j-0.10.4-src.zip。...PYSPARK_PYTHON:集群中使用Python路径,./ARCHIVE/notebook/bin/python。...可用于需要对结果集进行操作场合,多维分析、数据可视化。目前,我们支持几乎所有的Python数据可视化。 下图是一个数据分析和可视化例子: ?

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python处理大数据表格

但你需要记住就地部署软件成本是昂贵。所以也可以考虑云替代品。比如说云Databricks。 三、PySpark Pyspark是个SparkPython接口。这一章教你如何使用Pyspark。...从“Databricks 运行时版本”下拉列表,选择“Runtime:12.2 LTS(Scala 2.12、Spark 3.3.2)”。 单击“Spark”选项卡。...创建集群可能需要几分钟时间。 3.4 使用Pyspark读取大数据表格 完成创建Cluster后,接下来运行PySpark代码,就会提示连接刚刚创建Cluster。...读取csv表格pyspark写法如下: data_path = "dbfs:/databricks-datasets/wine-quality/winequality-red.csv" df = spark.read.csv...这需要额外处理工作,所以 inferSchema 设成true理论上会更慢。 点击1个Spark Jobs,可以可视化这个JobsDAG。

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何在Hue添加Spark Notebook

、Impala、HBase、Solr等,在Hue3.8版本后也提供了Notebook组件(支持R、Scala及python语言),但在CDHHue默认是没有启用SparkNotebook,使用Notebook...RESTful API接口向非Kerberos环境CDH集群提交作业》、《如何在Kerberos环境CDH集群部署Livy》、《如何通过LivyRESTful API接口向Kerberos环境...CDH集群提交作业》、《如何打包Livy和ZeppelinParcel》和《如何在CM中使用Parcel部署Livy及验证》,本篇文章Fayson主要介绍如何在Hue添加Notebook组件并集成...查看当前Notebook启动Session ? 5.通过菜单切换运行环境,可以是R、PySpark、Scala、Impala、Hive等 ?...4.总结 ---- 1.CDH版本Hue默认是没有启用Notebook组件,需要在hue_safety_value.ini文件添加配置。

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想学spark但是没有集群也没有数据?没关系,我来教你白嫖一个!

databricks 今天要介绍平台叫做databricks,它是spark创建者开发统一分析平台。...然后我们点击邮件链接设置密码就完成了。 配置环境 注册好了之后,我们就可以进行愉快地使用了。...集群启动需要一点时间,我们耐心等待即可。 ? 等集群创建好了之后, 我们就可以创建notebook进行愉快地编码了。 我们点击home然后选择自己账号,点击create notebook。 ?..." airportsFilePath = "/databricks-datasets/flights/airport-codes-na.txt" databricks数据集都在databricks-datasets...虽然代码量并不大,基于流式计算,严格说起来只有一行代码: from pyspark.sql.functions import desc airports.join( flightPerf, airports.IATA

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如何使用Apache Spark MLlib预测电信客户流失

完整源代码和输出可在IPython笔记本中找到。该仓库还包含一个脚本,显示如何在CDH群集上启动具有所需依赖关系IPython笔记本。...使用Spark DataFrames加载数据 我们将使我们模型拟合由SGI托管UC Irvine机器学习提供流失数据集。...我们使用Spark Spark项目之外spark-csv来解释CSV格式数据: from pyspark.sql import SQLContext from pyspark.sql.types...在我们例子,我们会将输入数据中用字符串表示类型变量,intl_plan转化为数字,并index(索引)它们。 我们将会选择列一个子集。...例如,我们不期待phone_number可能是一个非常有用特征,所以我们可以将它从模型删除,但是total_day_calls很可能是一个非常有用特征,所以我们希望将其包含在内。

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