当前技术领域容器盛行，已然是一个云原生的时代, 在技术领域都或多或少跟云计算、容器、Kubernetes、云原生应用有着不同的渊源。云原生的技术变更带来了革命性的变化, 节省了成本，使得系统能够快速应对业务的快速迭代发布, 从而推动业务的快速发展。但同时导致了公司对于上云后对于应用的监控,管理发生了很大的变化.
长宽格式数据之间相互转换使用到的函数，可以叫做表格生成函数。前面已经介绍了在Hive中如何将长格式数据转换成宽格式数据，现介绍一下在Hive中如何将宽格式数据转换成长格式数据。
1、转换是转换里面的第四个分类。转换属于ETL的T，T就是Transform清洗、转换。ETL三个部分中，T花费时间最长,是一般情况下这部分工作量是整个ETL的2/3。
大数据的 ETL(Extract-Transfer-Load) 过程的 Transfer 阶段，需要对 json 串数据进行转换“拍平”处理。
本 PostgreSQL 教程可帮助您快速了解 PostgreSQL。您将通过许多实际示例快速掌握 PostgreSQL，并将这些知识应用于使用 PostgreSQL 开发应用程序。
在Excel中，拆分是一项常见的任务，而Excel中的“分列”功能只能将单列文本拆分成多列。如果想拆分并提取文本中的数字，或者将文本拆分成多行，那么使用Power Query是一个好的选择。
对于一个已知分隔符的简单分割（例如，用破折号分割或用空格分割）.str.split() 方法就足够了 。 它在字符串的列（系列）上运行，并返回列表（系列）。
可能某些原因下，需要将一些数据结构进行改变，如将一行数据拆分成多行，或一列数据拆分为多列，甚至一个多行多列的数据区域，需要将指定行列数量重新进行调整。
我们进行ETL(Extract-Transfer-Load) 过程中,经常会遇到从不同数据源获取的不同格式的数据，其中某些字段就是json格式，里面拼接了很多字段key和指标值value，今天讲一下如何解析出来相关数据。
今天我们来学习一个简单的功能，就是一行转多行，本文将介绍如何通过Excel实现，下一篇将介绍Hive中的实现方法。
近日，在实际工作中遇到了这样一道数据处理的实际问题，凭借自己LeetCode200+算法题和Pandas熟练运用一年的功底，很快就完成了。特此小结，以资后鉴！
可以进行字符串转义（例如> 转义为 >）、保留/去除字符串里的数字、移除特殊字符、补充长度
具体在 Python 中，数据几乎被都被表示为 NumPy 数组。
可能只是知道有某些方法，也单独练习过，但是在实际场景中却不能很熟练使用，或者根据不知道要用到这个方法。
分析师面临的普遍问题是，无论从哪里获得数据，大部分情况都是一种不能立即使用的状态。因此，不仅需要时间把数据加载到文件中，还得花更多的时间来清洗它，改变它的结构，以便后续做分析的时候能更好的使用这个数据。
用途 含订单拆分的按库存生产 (MTS) 主要关注如何将一份可能已经开始处理的现有生产订单拆分为两份独立的生产订单。然后从物流的角度来分别执行这些订单。 优点 生产计划员可以更灵活地应对车间的计划外事件、客户要求的变更或生产订单优先级的重新排定。 实现更出色的成本透明度，充分考虑到实际车间驱动的计划变更 生产订单拆分后还提供可靠的批次可追溯信息 处理流程中涉及的公司角色： 策略计划员 生产计划员 生产主管 车间主任 仓库文员 包含的关键处理流程： 允许对已部分确认的生产订单进行拆分 允许进行拆分以将
项目github地址：bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 欢迎大家star，留言，一起学习进步
Notepad++是什么？为何推荐Notepad++？这些问题都不是这篇博文要回答的问题。但熟练掌握notepad++的使用技巧，无疑会大大提升专业技能。
截止到上一次的python学习资料已过去差不多半个月了，因今天在做移动端适配的时候发现有个规则要增加很多的参数，手工处理估摸着要处理一个小时，想起可以用python的文件管理来试试。
在同一列中，本该分别填入多行中的数据，被填在一行里了，然而在分析的时候，需要拆分成为多行。
在Hive中会有很多数据是用Json格式来存储的，如开发人员对APP上的页面进行埋点时，会将多个字段存放在一个json数组中，因此数据平台调用数据时，要对埋点数据进行解析。接下来就聊聊Hive中是如何解析json数据的。
当众发言（演讲）是一种传达信息、观点和情感的重要方式。通过演讲，人们可以在公共场合表达自己的观点，向观众传递自己的知识和经验，激发听众的思考和行动。无论是商务演讲、学术讲座还是政治演说，演讲稿的写作都非常关键。一个好的演讲稿可以让演讲者更加自信地面对观众，更好地传递信息。
在处理数据过程中，会需要将一条数据拆分为多条，比如：a|b|c拆分为a、b、c，并结合其他数据显示为三条数据。
毫无疑问编程是可以自学的，而且任何知识的学习，自主学习都是非常重要的途径，编程也不例外。但是就像我们进行九年义务教育一样，学习的过程一定要有“老师”能够帮助你解答问题。当然“老师”可以是你身边的朋友，面对面帮你解惑，也可以是各大编程语言学习QQ群或者一些编程论坛里的“网友”。
如今，在高科技、数字化趋势带来进步与创新的同时，客户和消费者行为也跟随着发生了变化。体验经济来临，重塑客户体验成为品牌在营销中的决胜关键。上海华山263·老字号品牌馆自开馆以来迅速成为上海新网红打卡地标，通过携手数字化服务伙伴腾讯企点，创新打造出让用户能全方位体验老字号品牌文化的数字化服务体验，让老字号拂去时光尘埃，以全新面貌与新一代消费者会面。 腾讯企点基于腾讯C2B的连接优势以及技术优势，帮助老字号品牌拉近加深与用户之间的体验连接，实现文化传承，让老字号在新时代焕发新活力。 上海因商而兴、以商立市的历史
2018年，我们开源了React Native组件库——beeshell 1.0。时隔一年，我们对React Native组件库继续优化，实现beeshell 2.0升级，开源38个功能。希望更好的服务社区，同时也希望利用社区力量丰富React Native组件库。
8 月 18 日，全球数据挖掘领域顶级会议 KDD 2022 大奖公布，阿里巴巴达摩院团队斩获应用科学方向“最佳论文奖”，这是中国企业首次获得该重磅奖项。
它是一个特殊形式的 CONCAT()。第一个参数剩余参数间的分隔符。分隔符可以是与剩余参数一样的字符串。如果分隔符是 NULL，返回值也将为 NULL。这个函数会跳过分隔符参数后的任何 NULL 和空字符串。分隔符将被加到被连接的字符串之间。
今天是软件专场的倒数第88场，跟大家分享的是颜值高操作骚功能全的文本编辑软件--Sublime。正如楼上所言，这是一篇基于Sublime的文本编辑扫盲文，起因是经过一些简单的生活调研，发现有那么一部分同学，用IDE和一些类似Sublime的像NotePad++、Editplus、VSCode的文本编辑工具的时候，还是停留在上古时代的CTRL + C/V，打字空格换行等，更有甚者，连这个也不知道，还停留在更远古的右键复制黏贴，效率不高，在处理一些略微复杂的场景时，懵逼了。那么，来看看ataola写的这篇文章吧，包教不包会哦。
当然最直接的办法就是采用前人已经总结好的问题思考框架，比如在战略分析领域有经典的SWOT框架、BCG矩阵或GE矩阵（图1）等。
而快速排序虽然也是拆分，但是拆分之后的操作是从数组中选出一个中间节点，然后将数组分成两部分。
这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列，来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。这个项目从基础到进阶，可以检验你有多么了解 pandas。
roc，腾讯高级工程师，Kubernetes Contributor，热爱开源，专注云原生领域。目前主要负责腾讯云TKE 的售中、售后的技术支持，根据客户需求输出合理技术方案与最佳实践，为客户业务保驾护航。 概述 本文介绍如何利用腾讯云容器服务 TKE 的日志功能对日志进行采集、存储与查询，分析各种功能用法与场景，给出一些最佳实践建议。 注: 本文仅适用于 TKE 集群。 如何快速上手 TKE 的日志功能入口在 集群运维-日志规则，更多关于如何为 TKE 集群启用日志采集与基础用法，参考TKE日志采集
在使用商户信息数据时，通常直接拿到的数据会存在数据信息杂乱都情况，需要经过一定清洗整理才可以使用，本次就通过一个小案例介绍商户信息数据清理的基本方法。
explode(col)：将hive一列中复杂的array或者map结构拆分成多行。 explode(ARRAY) 数组的每个元素生成一行 explode(MAP) map中每个key-value对，生成一行，key为一列，value为一列
百度的 Comate 插件是一款基于文心大模型的智能代码助手，它结合了百度多年积累的编程现场大数据和外部优秀开源数据，为开发者提供了全方位的编码辅助工具。这款插件的主要优势在于其智能性、丰富的应用场景、创造价值以及广泛的应用范围，能够实现“帮你想、帮你写、帮你改”的场景应用形态，从而显著提升编码效率，释放“十倍”软件生产力。
example: 一个班有学生id，成绩，班级，现在将学生根据班级按照成绩排名。(partition by)
底部和拆分 Index是从零开始创建 WordPress 主题系列教程的第十四篇，这篇我们完成对主题的样式化和开始把 index.php 文件分成多个小文件。在这篇中，首先要对 style.css 文件进行修改，然后把 index.php 分成一些新的文件。
数仓规划是数仓建设的蓝图，涵盖从需求分析开始到最终的数仓评估验收整个环境；数仓规划之所以重要，是因为它是描述了数据流动的概念性框架，为元数据管理奠定了基础，对数据加工过程的理解、数仓建设的交流分享、数据的使用和问题排查、数仓健康度的评估都提供了极大的帮助。
近期在对项目日志进行分析时，发现日志文件较大，里面的文件行数也较多，使用编辑器进行打开或使用分析工具打开时较慢，于是将其拆分成多个小文件，便于对其进行分析、查看。
导读本文分享主题为大语言模型分布式训练的相关技术及量化分析，并以GPT-175B 为例，介绍相关技术的最佳实践。
接上文，我们已经粗略的拆分了单层应用，主要讲一些基础设施功能代码抽离出去，但是业务代码部分还是比较臃肿。
生成周期无处不在，例如：人每一天的活动，吃一品饭、眨一次眼，敲一个函数，都是一个生命周期 生命周期又包含生命周期，例一年又可以分成365个小的生命周期 每个生命周期都有一个主体，要做到内聚，必须要确定主体和生命周期本身
现在越来越多的网站都提供了更换主题功能，如ElementUI，既是为了迎合用户需求，或是为了凸显自己特点，因此提供了个性化定制功能。
在我之前的文章中，我们讨论了如何使用 ChatGPT 进行主题建模。我们的任务是分析客户对不同连锁酒店的评论，并确定每家酒店提到的主要主题。
WordPress 6.2 版本今天发布了，新版全面提升了站点编辑器的体验，引入了更多网站设计的功能，并提供了新的无干扰的写作模式。总之新版让 WordPress 用户可以对站点有更多的控制，也能容易表达自己的想法。
主讲人 | 龙心尘 百度NLP资深研发工程师 量子位编辑 | 公众号 QbitAI 近几年以预训练为代表的NLP技术取得了爆发式发展，新技术新模型层出不穷。企业与开发者如何将最先进的NLP领域科研成果，高效地应用到业务场景中并解决实际问题？ 「百度EasyDL AI开发公开课」中，百度资深研发工程师龙心尘结合世界领先的文心(ERNIE)语义理解技术，通过产业实践案例，深入解析技术选型和模型调优的方法，分享了工程实践中的经验。 讲解分为5个部分： NLP常见任务 NLP典型应用场景 EasyDL-NLP与文心
引子：本系列旨在通过一些编程练习，锻炼我们的编程思考能力，提高编码水平，更好地帮助我们解决实际问题。
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