SELECT @lastDay := last_day( date_add(@lastDay,interval 1 month ) ) lastDays fr...
我这里是个简单版的，只是去除周末，对于节假日无法自动掌控，需要配置节假日表，因为中国的节假日是每年定一次。...可以参考：获取n个工作后的日期，排除节假日和调休 我的简单版代码如下： public static void main(String[] args) throws ParseException {
背景： 在一次处理excel批量数据导入时，需要导入一个订单的发货时间，导入模板中对应的时间那一列使用的是日期格式。...那么导入进来DEBUG发现是一个数字，比如2022年7月5日导入进来之后就变成了44745。...原因： 因为excel中的时间是从1900年开始的，而转换成文本类型的数字则代表着1900年之后的N天，知道这个原理之后，就很好解决这个问题了： /** * 将日期数字转为时间格式...int mills = (int) Math.round(bd.subtract(new BigDecimal(days)).doubleValue() * 24 * 3600); //获取时间
标签：Power Query，Filter函数 问题：需要整理一个有数千条数据的列表，Excel可以很方便地搜索并显示需要的条目，然而，想把经过提炼的结果列表移到一个新的电子表格中，不知道有什么好方法？...为简化起见，我们使用少量的数据来进行演示，示例数据如下图1所示。 图1 示例数据位于名为“表1”的表中，我们想获取“产地”列为“宜昌”的数据。...方法1：使用Power Query 在新工作簿中，单击功能区“数据”选项卡中的“获取数据——来自文件——从工作簿”命令，找到“表1”所在的工作簿，单击“导入”，在弹出的导航器中选择工作簿文件中的“表1”...单击功能区新出现的“查询”选项卡中的“编辑”命令，打开Power Query编辑器，在“产地”列中，选取“宜昌”，如下图2所示。 图2 单击“确定”。...图3 方法2：使用FILTER函数 新建一个工作表，在合适的位置输入公式： =FILTER(表1,表1[产地]="宜昌") 结果如下图4所示。
问题描述 给一个配置的字符串例如 NSString *string = @"34563879-+4561346573"; 现在我想获取到字符串第3个字符串3所在的位置。...对于我们经常用的rangeOfString这个方法只能获取最近的一次出现的位置，而不能指定第几个出现的位置。 查看关于 NSString里面其他不经常用到的 API，还真找到一个相似的方法。...NSNumericSearch = 64, //按照字符串里的数字为依据，算出顺序。...使用通用兼容的比较方法，如果设置此项，可以去掉 NSCaseInsensitiveSearch 和 NSAnchoredSearch }; rangeOfReceiverToSearch 需要搜索在源字符串所在的范围...- (void)testRangeOfString { /* 查找第一个1 */ BOOL result1 = [self isEqualTrue:@"1"
命令，去除两个双引号中的换行 **处理结果放入新文件** sed ':x;N;s/\nPO/ PO/;b x' INPUTFILE > OUTPUTFILE **处理结果覆盖源文件** sed -i...比如，有时候我们使用数据进行用户年龄的计算，有的给出的是出生日期，有的给出的年龄计算单位是周、天，我们为了模型计算方便需要统一进行数据的单位统一，以下给出一个统一根据出生日期计算年龄的函数样例。...和pandas 都提供了类似sql 中的groupby 以及distinct 等操作的api，使用起来也大同小异，下面是对一些样本数据按照姓名，性别进行聚合操作的代码实例 pyspark sdf.groupBy...直方图，饼图 4.4 Top 指标获取 top 指标的获取说白了，不过是groupby 后order by 一下的sql 语句 ---- 5.数据导入导出 参考：数据库，云平台，oracle，aws，es...，如： oracle使用数据泵impdp进行导入操作。
） 系列文章目录： ---- 前言 本篇主要讲述了如何在执行pyspark任务时候缓存或者共享变量，以达到节约资源、计算量、时间等目的 一、PySpark RDD 持久化 参考文献：https...； 那么如果我们的流程图中有多个分支，比如某一个转换操作 X 的中间结果，被后续的多个并列的流程图（a,b,c）运用，那么就会出现这么一个情况： 在执行后续的（a,b,c）不同流程的时候...PySpark 通过使用 cache() 和persist() 提供了一种优化机制，来存储 RDD 的中间计算，以便它们可以在后续操作中重用。...当持久化或缓存一个 RDD 时，每个工作节点将它的分区数据存储在内存或磁盘中，并在该 RDD 的其他操作中重用它们。...)和cache()调用，并检查每个节点上的使用情况，并在未使用或使用最近最少使用 (LRU) 算法时删除持久数据。
） ---- 前言 本篇主要讲述了如何在执行pyspark任务时候缓存或者共享变量，以达到节约资源、计算量、时间等目的 一、PySpark RDD 持久化 参考文献：https://sparkbyexamples.com...，比如某一个转换操作 X 的中间结果，被后续的多个并列的流程图（a,b,c）运用，那么就会出现这么一个情况： 在执行后续的（a,b,c）不同流程的时候，遇到行动操作时，会重新从头计算整个图，即该转换操作...PySpark 通过使用 cache()和persist() 提供了一种优化机制，来存储 RDD 的中间计算，以便它们可以在后续操作中重用。...当持久化或缓存一个 RDD 时，每个工作节点将它的分区数据存储在内存或磁盘中，并在该 RDD 的其他操作中重用它们。...和cache()调用，并检查每个节点上的使用情况，并在未使用或使用最近最少使用 (LRU) 算法时删除持久数据。
也有部分用户需要在PySpark代码中指定Python的运行环境，那本篇文章Fayson主要介绍如何在代码中指定PySpark的Python运行环境。...2.将Python2和Pythonn3两个环境打包，进入到Python2和Python3的安装目录下 使用zip命令将两个环境分别打包 [root@cdh05 anaconda2]# cd /opt/cloudera...3 准备PySpark示例作业 这里以一个简单的PI PySpark代码来做为示例讲解，该示例代码与前一篇文章有些区别增加了指定python运行环境的事例代码，示例代码如下： from __future...在运行代码前需要指定SPARK_HOME和PYTHONPATH的环境变量，将Spark编译的Python环境加载到环境变量中。...在将PySpark的运行环境Python2和Python3打包放在HDFS后，作业启动的过程会比以往慢一些，需要从HDFS获取Python环境。
自动化系列（三）Python实现定时邮件 在日常数据交付中，定时邮件是必不可少的。...考虑到不是所有同学当前都有企业集群资源，附赠一个本地python实现定邮案例帮助上手。 PySpark数据处理 #!...其中2>&1表示不仅终端正常信息的输出保存到works.log文件中，产生错误信息的输出也保存到works.log文件中 定邮案例-每日一句 由于读者中并不是都拥有企业服务器的权限或资源，因此这里分享一个简单的本地定邮案例...text = html.xpath('/html/body/p/text()')[0] return text # 主函数 输出结果 def main(city): # 获取日期...\n |日期：%s \n |坐标： %s\n |天气： %s\n |温度：%s\n |风力：%s \n \n 微信搜索HsuHeinrich,发现更多精彩" out_str = out_format
Python中的PySpark入门PySpark是Python和Apache Spark的结合，是一种用于大数据处理的强大工具。它提供了使用Python编写大规模数据处理和分析代码的便利性和高效性。...user_recs = model.recommendForAllUsers(10) # 获取每个用户的前10个推荐商品user_recs.show()# 保存推荐结果到CSV文件user_recs.write.csv...最后，我们使用训练好的模型为每个用户生成前10个推荐商品，并将结果保存到CSV文件中。 请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更多的数据处理和模型优化。...但希望这个示例能帮助您理解如何在实际应用场景中使用PySpark进行大规模数据处理和分析，以及如何使用ALS算法进行推荐模型训练和商品推荐。PySpark是一个强大的工具，但它也有一些缺点。...除了PySpark，还有一些类似的工具和框架可用于大规模数据处理和分析，如：Apache Flink: Flink是一个流式处理和批处理的开源分布式数据处理框架。
Python简单易用，语言有着直观的语法并且提供强大的科学计算和集群学习库。借着最近人工智能，深度学习的兴起，Python成为时下最火的语言，已经超越了Java和C，并且纳入了国家计算机等级考试。...本篇文章主要讲述如何在CDH集群基于Anaconda部署Python3的运行环境，并使用示例说明使用pyspark运行Python作业。...4.pyspark命令测试 ---- 1.获取kerberos凭证 [fnpj7s1qzg.jpeg] 2.使用Pyspark命令测试 x = sc.parallelize(1,2,3) y = x.flatMap...作业 ---- 这个demo主要使用spark-submit提交pyspark job，模拟从hdfs中读取数据，并转换成DateFrame，然后注册表并执行SQL条件查询，将查询结果输出到hdfs中。...程序上传至CDH集群其中一个节点上，该节点部署了Spark的Gateway角色和Python3 [abcieeerzw.jpeg] PySparkTest2HDFS.py在pysparktest目录中，
那Fayson接下来介绍如何在提交PySpark作业时如何指定Python的环境。 本文档就主要以Spark2的为例说明，Spark1原理相同。...测试环境 1.RedHat7.2 2.CM和CDH版本为5.15.0 3.Python2.7.5和Python3.6 2 准备PySpark示例作业 这里以一个简单的PI PySpark代码来做为示例讲解...2.在拷贝的spark-default.conf文件中增加如下配置 spark.pyspark.python=python/bin/python2.7 spark.pyspark.driver.python...5 总结 在指定PySpark运行的Python环境时，spark.pyspark.python和spark.yarn.dist.archives两个参数主要用于指定Spark Executor的Python...在将PySpark的运行环境Python2和Python3打包放在HDFS后，作业启动的过程会比以往慢一些，需要从HDFS获取Python环境。
Python简单易用，语言有着直观的语法并且提供强大的科学计算和集群学习库。借着最近人工智能，深度学习的兴起，Python成为时下最火的语言，已经超越了Java和C，并且纳入了国家计算机等级考试。...本篇文章主要讲述如何在CDH集群基于Anaconda安装包部署Python3.6.1的运行环境，并使用PySpark作业验证Python3环境的可行性。...4 pyspark命令测试 1.获取kerberos凭证 ?...5 提交一个Pyspark作业 这个demo主要使用spark2-submit提交pyspark job，模拟从hdfs中读取数据，并转换成DateFrame，然后注册为临时表并执行SQL条件查询，将查询结果输出到...2.在集群的一个部署了Spark2 Gateway角色和Python3环境的节点上编写PySparkTest2HDFS.py程序内容如下： # 初始化sqlContext from pyspark import
，如： /Users/liangyun/ProgramFiles/spark-3.0.1-bin-hadoop3.2 对于Linux用户，和mac用户，建议像如下方式在~/.bashrc中设置环境变量，...可以在和鲸社区的云端notebook环境中直接学习pyspark。 和鲸社区的云端notebook环境中已经安装好了pyspark。...答：只有Driver中能够调用jar包，通过Py4J进行调用，在excutors中无法调用。 2，pyspark如何在excutors中安装诸如pandas,numpy等包？...3，pyspark如何添加自己编写的其它Python脚本到excutors中的PYTHONPATH中？...4，pyspark如何添加一些配置文件到各个excutors中的工作路径中？
我喜欢 Pandas — 我还为它做了一个名为“为什么 Pandas 是新时代的 Excel”的播客。 我仍然认为 Pandas 是数据科学家武器库中的一个很棒的库。...最近情况发生了变化，因为 Databricks 宣布他们将对 Spark 中的可视化提供原生支持（我还在等着看他们的成果）。...如果你有 DevOps 专业知识或有 DevOps 人员帮助你，EMR 可能是一个更便宜的选择——你需要知道如何在完成后启动和关闭实例。话虽如此，EMR 可能不够稳定，你可能需要花几个小时进行调试。...有时，在 SQL 中编写某些逻辑比在 Pandas/PySpark 中记住确切的 API 更容易，并且你可以交替使用两种办法。 Spark 数据帧是不可变的。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 中变换，加载回 S3，然后加载到数据仓库（如 Snowflake 或 Redshift）中，然后为 Tableau 或
在Apache Spark中，我们可以使用通过相关函数来共享文件。 本文主要讲解如何在Spark中应用共享文件。 概念 在Apache Spark中，我们可以使用sc.addFile函数来上传文件。...文件上传后，我们可以在Worker的工作节点中通过SparkFiles.get函数获取上次文件后的文件路径。...实战 SparkFiles类包含如下两个方法，下面，我们通过一个实例来了解这个函数的功能： get(filename)：它可以查询通过SparkContext.addFile()上传的文件的完整路径。...一个Demo如下： from pyspark import SparkContext from pyspark import SparkFiles finddistance = "/home/hadoop.../examples_pyspark/finddistance.R" finddistancename = "finddistance.R" sc = SparkContext("local",
虽然 PySpark 从数据中推断出模式，但有时我们可能需要定义自己的列名和数据类型，本文解释了如何定义简单、嵌套和复杂的模式。...PySpark StructType 和 StructField 类用于以编程方式指定 DataFrame 的schema并创建复杂的列，如嵌套结构、数组和映射列。...下面的示例演示了一个非常简单的示例，说明如何在 DataFrame 上创建 StructType 和 StructField 以及它与示例数据一起使用来支持它。...可以使用 df2.schema.json() 获取 schema 并将其存储在文件中，然后使用它从该文件创建 schema。...，以及如何在运行时更改 Pyspark DataFrame 的结构，将案例类转换为模式以及使用 ArrayType、MapType。
日期特征需要注意一下，不同的游戏上线时间不一样、日期格式的数据也不方便运算，比如20181231,20190101,20190102其实都只差一天，但是数值上却差了很大，这里我们直接将日期转换成距今天天数...，日期数据数值化，很方便后续的计算处理。 ...特征处理 2.1 缺失值填充 在预流失场景中，我们针对登录数据、充值数据做了填0处理，针对日期时间数据做填最大值处理。...模型选择 预测流失Score和回流Score有许许多多的模型可以选择，本文以LR为例，早点介绍如何在生产过程中实践经典机器学习算法。...获得预测数据 预流失场景中预测数据为本周活跃的用户，预测其是否会在下一周流失；流失场景中预测数据为本周流失用户，预测其是否会在下周回流。 2.
最近要用python写spark程序。因为idea如此强大，因此要写一个如何在idea上提交pyspark程序。 安装python组件 不管怎么样，想要在idea编写python需要安装组件。...配置环境 这里的pi.py文件是从$SPARK_HOME/examples/src/main/python中复制的，有需要的小伙伴可以从这里找样例程序 首先你的~/.bashrc或者/etc/profile...其中PYTHONPATH填入的是spark目录下的python目录。 关联源码 这样虽然可以运行程序，但是无法进入到源码中实际看看到底是什么原理，因此要关联源码。...选择第一个jars or directories.找到你的PYTHONPATH下的lib文件夹，直接添加进来就可以了。...至此，就可以用idea写pyspark的程序并查看源码了，但是发现pyspark的源码都特别简单，而且有很多都省略的，至于它们是怎么转化成scala语言与spark关联的需要日后研究。以上。
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