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如何判断Python字典是否存在某个key

在Python中有各种数据结构,而字典是我们生产中经常会用到的数据结构,这里记录一下如果判断某个key是否存在于字典的二种方法。...('job') False >>> user_info.has_key('age') True >>> user_info.has_key('name') True Python3下: nock:work...> AttributeError: 'dict' object has no attribute 'has_key' 如上所示可知,字典的has_key方法只能在Python2使用,在Python3已经移除...方法二: in关键字 一般我们刚开始学习认识Python的时候我们都会先字典列表对象的形式把字典所有键返回,再判断该key是否存在于键列表: nock:work nock$ python3 Python...print("key in ok") ... break ... key in ok 其实这不是最好的方法,那还有更好的方法?

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无需COUNT:如何SQL查找是否存在数据

摘要: 本文将探讨在SQL查询判断某项数据是否存在的方法,避免频繁使用COUNT函数来统计数据的数量。通过使用更加优雅的查询语句,开发者可以在数据库操作中提高效率和可读性。...引言: 在SQL查询,经常需要判断某项数据是否存在,以决定是否执行后续操作。传统的方法是使用COUNT函数来统计数据的数量,但这可能导致额外的数据库开销和复杂性。...SQL 查找是否存在”的方法: 使用EXISTS子查询: EXISTS关键字可以用于判断子查询是否返回结果,如果子查询返回至少一行数据,则判断为存在。...无论是刚入道的程序员新星,还是精湛沙场多年的程序员老白,都是一如既往的count 目前多数人的写法 多次REVIEW代码时,发现如现现象:业务代码,需要根据一个或多个条件,查询是否存在记录,不关心有多少条记录...总结: 本文介绍了在SQL查询判断数据是否存在的方法,避免了过多地使用COUNT函数来统计数量。

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实战|使用Spark Streaming写入Hudi

HDFS系统本身不支持数据的修改,无法实现同步过程对记录进行修改。 事务性。不论是追加数据还是修改数据,如何保证事务性。...换言之,映射的文件组始终包含一组记录的所有版本。 2.4 表类型&查询 Hudi表类型定义了数据是如何被索引、分布到DFS系统,以及以上基本属性和时间线事件如何施加在这个组织上。...查询类型定义了底层数据如何暴露给查询。...几点说明如下 1 是否有数据丢失及重复 由于每条记录的分区+偏移量具有唯一性,通过检查同一分区下是否有偏移量重复及不连续的情况,可以断定数据不存丢失及重复消费的情况。...2 最小可支持的单日写入数据条数 数据写入效率,对于cow及mor表,不存在更新操作时,写入速率接近。这本次测试spark每秒处理约170条记录。单日可处理1500万条记录。

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Spark整合HBase(自定义HBase DataSource)

写 HBase 写HBase会根据Dataframe的schema写入对应数据类型的数据到Hbase,先上使用示例: import spark.implicits._ import org.apache.hack.spark...:Hbase表名 hbase.table.family:列族名,默认info hbase.table.startKey:预分区开始key,当hbase表不存在时,会自动创建Hbase表,不带一下三个参数则只有一个分区...formate形式,如 00 hbase.check_table: 写入hbase表时,是否需要检查是否存在,默认 false 读 HBase 示例代码如下: // 方式一 import org.apache.hack.spark...和hbase表的schema映射关系指定不是必须的,默认会生成rowkey和content两个字段,content是由所有字段组成的json字符串,可通过field.type.fieldname对单个字段设置数据类型...这样映射出来还得通过spark程序转一下才是你想要的样子,而且所有字段都会去扫描,相对来说不是特别高效。

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❤️Spark的关键技术回顾,持续更新!【推荐收藏加关注】❤️

,persist可以指定多种存储级别,cache底层调用的是persist (6)RDD的检查点机制:Checkpoint会截断所有的血缘关系,而缓存会将血缘的关系全部保存在内存或磁盘 6、Spark...Spark会首先查看内存是否已经cache或persist还原,否则查看linage是否checkpoint在hdfs 根据依赖关系重建RDD 7、Spark共享变量?...RDD+Scheme=DataFrame.as[]+泛型=DataSet.rdd=RDD, DataFrame是弱类型的数据类型,在运行时候数据类型检查, DataSet是强类型的数据类型,在编译时候进行类型检查...SQL风格全局Session和局部的Session的差别是什么?...18、[非常重要]SparkSQL如何执行SQL的,SQL的查询引擎 基于规则优化(Rule-based optimization, RBO----过滤下推,常量折叠)-逻辑执行计划,进行逻辑计划优化

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学习笔记:StructuredStreaming入门(十二)

: 表示当前批次Key对应的所有Value的值 state:表示当前Key以前的状态,如果没有状态就是None mapWithState 函数 依据Key更新状态,当Key存在时,...(KeyType, Option[ValueType], State[StateType]) => MappedType Key类型 Value值数据类型 状态数据类型...返回数据类型 保存以前状态State,所以设置Checkpoint检查的目录,存储State数据 ssc.checkpoint("datas/streaming-ckpt-999999...,有时有问题,比如修改程序,再次从运行时,可能出现类型转换异常,如下所示: 原因在于修改DStream转换操作,在检查点目录存储的数据没有此类的相关代码,ClassCastException异常...在这个模型,主要存在下面几个组成部分: 1、第一部分:unbounded table(input table) 输入表,将流式数据放在表 2、第二部分:Query(查询) 当输入表input

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Note_Spark_Day12: StructuredStreaming入门

: 表示当前批次Key对应的所有Value的值 state:表示当前Key以前的状态,如果没有状态就是None mapWithState 函数 依据Key更新状态,当Key存在时,...(KeyType, Option[ValueType], State[StateType]) => MappedType Key类型 Value值数据类型 状态数据类型...返回数据类型 保存以前状态State,所以设置Checkpoint检查的目录,存储State数据 ssc.checkpoint("datas/streaming-ckpt-999999...,有时有问题,比如修改程序,再次从运行时,可能出现类型转换异常,如下所示: 原因在于修改DStream转换操作,在检查点目录存储的数据没有此类的相关代码,ClassCastException异常...在这个模型,主要存在下面几个组成部分: 1、第一部分:unbounded table(input table) 输入表,将流式数据放在表 2、第二部分:Query(查询) 当输入表input

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SparkSQL的应用实践和优化实战

目标和能力 为公司内部提供 Hive 、 Spark - SQL 等 OLAP 查询引擎服务支持。...一些其它优化 执行计划调优 执行计划的自动调优: Spark Adaptive Execution ( Intel®Software),简称SparkAE,总体思想是将sparksql生成的1个job的所有...是否已匹配"的映射表;在和右表join结束之后,把所有没有匹配到的key,用null进行join填充。...2、join过程,匹配到的key置为1,没有匹配到的项不变(如key3) ? 3、join结束后,没有匹配到的项,生成一个补充结果集R2 ? ?...: 1.SQL分析 抽取Hiveexplain逻辑,进行SQL语法正确性检查SQL包含的算子、输入的数据量进行标注 2.自动引擎选择/自动参数优化 标注结果自动选择执行引擎: 小SQL走SparkServer

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HBaseSQL及分析-Phoenix&Spark

索引的Row Key格式 ? 索引的ROW KEY格式分为两种,一种为Local index Row Key格式和Global index Row Key格式,二者的数据均存于HBASE表。...对于Local index Row Key格式,由于Local index是存在于原表的,也就相当于把元数据的value数据变成索引的Key,而Key的编码格式均是第一个为REGION START KEY...与Local index Row Key格式不同Global index Row Key格式是另一种形式,因为Global index是存在另一张表的,并且它可以继承主表的一些属性,比如说主表加的盐,...下面我们从Spark和HBase的部署层面以及执行层面来看如何Spark来分析HBase上的数据。...我们在了解Spark on HBase的框架后,接下来深入了解如何Spark SQL层面上来支持访问HBase。到目前为止比较好的做法就是为Spark SQL添加HBase Source。

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独孤九剑-Spark面试80连击(上)

Join 另一则的数据,与倾斜 Key 对应的部分数据,与随机前缀集作笛卡尔乘积,从而保证无论数据倾斜侧倾斜 Key 如何加前缀,都能与之正常 Join。 5....5. partitioner: 只存在于(K,V)类型的 RDD ,非(K,V)类型的 partitioner 的值就是 None。...因此如果使用Checkpoint算子来做检查点,不仅要考虑Lineage是否足够长,也要考虑是否有宽依赖,对宽依赖加Checkpoint是最物有所值的。...K对应的V值根据映射函数来运算,运算结果映射到一个Map[K,V],而不是RDD[K,V]。...只有 Driver 程序可以读这个计算器的变量,RDD 操作读取计数器变量是无意义的。 以上两种类型都是 Spark 的共享变量。 32. 说说检查点的意义 参考21题 33.

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