将tensor转换为numpy import tensor import numpy as np def tensor2img(tensor, out_type=np.uint8, min_max=...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
java-将Map 转换为Map 如何将Map转换为Map？...String) entry.getValue()替换为entry.getValue().toString()。...:) 尝试将狭窄的泛型类型转换为更广泛的泛型类型意味着您一开始使用的是错误的类型。 打个比方：假设您有一个程序可以进行大量的文本处理。 假设您使用Objects(!!)...valueTransformer) 在哪里 MapUtils.transformedMap(java.util.Map map, keyTransformer, valueTransformer) 仅将新条目转换为您的地图...转换为Map的方法。
Elasticsearch 查询语言（ES|QL）为我们提供了一种强大的方式，用于过滤、转换和分析存储在 Elasticsearch 中的数据。...好的，既然这个环节已经完成，让我们使用 ES|QL CSV 导出功能，将完整的员工数据集转换为 Pandas DataFrame 对象：from io import StringIOfrom elasticsearch...但您也可以继续使用 ES|QL 处理数据，这在查询返回超过 10,000 行时特别有用，这是 ES|QL 查询可以返回的最大行数。在下一个示例中，我们通过使用 STATS ......BY（类似于 SQL 中的 GROUP BY）来统计说某种语言的员工数量。...您可以直接在 Python 中格式化查询，但这将允许攻击者执行 ES|QL 注入！
1、在Sql Server数据库中创建存储过程 个人感觉挺有用，Mark一下。...syscolumns WHERE (id = OBJECT_ID(@TableName)) DECLARE @F1 VARCHAR(100) DECLARE @F2 integer DECLARE @SQL...varchar(8000) SET @sql ='SELECT ''INSERT INTO ' + @TableName + ' VALUES(''' OPEN xCursor FETCH xCursor...INTO @F1,@F2 WHILE @@FETCH_STATUS = 0 BEGIN SET @sql = @sql + '' + CASE WHEN @F2 IN (35,58,99,167,175,231,239,61...= LEFT(@sql,LEN(@sql) - 5) + ' + '')'' FROM ' + @TableName EXEC (@sql) GO 2、执行存储过程 // 输入代码内容 EXEC
StreamingPro目前已经涵盖流式/批处理，以及交互查询三个领域，实现配置和SQL化 前言 StreamingPro 原来仅仅是用来作为Spark Streaming的一个配置化+SQL封装...9004 \ -streaming.spark.service true 访问 http://127.0.0.1:9004/sqlui 后可进入查询界面: ?...Snip20160709_5.png 目前支持elasticsearch 索引,HDFS Parquet 等的查询，并且支持多表查询。...除了交互式界面以外，也支持接口查询： http://127.0.0.1:9004/runtime/spark/sql 参数支持： 参数名 示例 说明 tableName.abc hdfs://cluster...)/5)5 as b FROM abc group by floor(floor(time/100)/5)5 查询SQL loader_clzz.abc org.elasticsearch.spark.sql
再进一步限制查询分区表必须指定分区？ 这里涉及到两种情况：select SQL查询和加载Hive表路径的方式。...如果大家有类似的需求，笔者建议通过解析Spark SQL logical plan和下面说的这种方式解决方案结合，封装成一个通用的工具。...: Set(new Path(“/spark/dw/test.db/test_partition/dt=20200101”))【伪代码】 leafDirs: Seq(new Path(“/spark/...底层处理后得到的basePaths: Set(new Path(“/spark/dw/test.db/test_partition/dt=20200101”),new Path(“/spark/dw/test.db...解决方案（亲测有效） 1.在Spark SQL加载Hive表数据路径时，指定参数basePath，如 sparkSession.read.option("basePath","/spark/dw/test.db
编辑手记：子查询是SQL中比较重要的一种语法，恰当地应用会很大程度上提高SQL的性能，若用的不得当，也可能会带来很多问题。因此子查询也是SQL比较难优化的部分。...如果子查询不能unnest（启发式），可以选择把子查询转换为Inline View（基于Cost）；如果都不可以，那么子查询就会最后执行，可能会看到类似Filter的操作。...所谓简单子查询，是指可以简单将子查询字段投影到外部的情况。对于这种情况，优化器采取的是启发式策略，即满足条件下就行合并。 复杂子查询是指存在分组行数的情况。...下面我们通过几个示例看看解嵌套子查询。 1）IN/EXISTS转换为SEMI JOIN： ? /*示例中的子查询引用表DEPT，最终转换为两个表的哈希半连接。.../*优化器将NOT EXISTS后的子查询做解嵌套，然后选择了哈希的反连接。这种转换属于基于代价的查询转换。*/ //下面看看NOT IN的情况 ?
沿承系列文章，本文对SQL、Pandas和Spark这3个常用的数据处理工具进行对比，主要围绕数据查询的主要操作展开。 ?...本文首先介绍SQL查询操作的一般流程，对标SQL查询语句的各个关键字，重点针对Pandas和Spark进行介绍，主要包括10个常用算子操作。...在最新TIOBE排行榜中，SQL位居第10位 一般而言，一句标准的SQL语句按照书写顺序通常含有如下关键词： select：指定查询字段 distinct：对查询结果字段进行去重 from：明确查询的数据库和表...，但查询资料未果后，就放弃了…… 当然，本文的目的不是介绍SQL查询的执行原理或者优化技巧，而仅仅是对标SQL查询的几个关键字，重点讲解在Pandas和Spark中的实现。...03 小节 对标SQL标准查询语句中的常用关键字，重点对Pandas和Spark中相应操作进行了介绍，总体来看，两个计算框架均可实现SQL中的所有操作，但Pandas实现的接口更为丰富，传参更为灵活；而
一、问题现象 今天有客户咨询到我们，他们利用spark sql查询简单的sql： select * from datetable limit 5; //假设表名是datetable 结果报错内存溢出：...因此，我们用hive原生sql查询，发现不存在这个问题。 二、排查问题 经过分析，发现被查询的表数据量特别大，整个表有1000多亿行数据。...数据表存储在HDFS的目录结构也是： /${hive-warehouse}/dbname/tablename/dt=xxx/hour=xxx/files 根据之前使用spark sql的经验、以及逛社区查找的信息...sql至少会扫描一个完整的第一重分区的数据，当数据量很大的时候，因此往往会出现内存不足。...三、验证结论 1、首先我们直接用spark sql查询： select * from datetable limit 5; 从日志可以查看出excutor在疯狂地扫描HDFS的文件： 而且这些被扫描的
通过暂时将数据存储在内存或其它接近计算服务所属介质中的方法, 起到加速访问并提供远程存储本地化提升性能的能力。...性能评估 我们抽取了四个不同大小的线上查询作实验，并且以四种不同环境运行这些查询, 后文以不同模式来区分这些环境： Yarn模式，是当前线上的生产环境。...下面的表格显示了查询的输入大小信息，图表显示了性能结果。Y轴是以秒为单位的时间，更快显然更好。 ? ?...因此，如果SQL是一个涉及缓存白名单中表的数据查询,那么表的路径将会被转换为一个Alluxio的URI，这样应用程序就可以从Alluxio读取相关数据。...如果SQL是一个DML 或 DCL 操作，它保持和原来一样，并直接写入远程文件系统（本例中既是HDFS）。
4.4 读取数据源，加载数据（RDD 转 DataFrame） 读取上传到 HDFS 中的广州二手房信息数据文件，分隔符为逗号，将数据加载到上面定义的 Schema 中，并转换为 DataFrame 数据集...将 houseDS 数据集转换成 Array 类型结构数据： houseDS.collect 对 DataSet 转换为 Array 类型结构数据 可见，DataFrame 转换为 DataSet...DataSet 实战 将 houseDS2 数据集注册成表，并使用 SQL 风格查询方式进行查询： houseDS2.createOrReplaceTempView("houseDS2") spark.sql...4.10 使用 SQL 风格进行连接查询 读取上传到 HDFS 中的户型信息数据文件，分隔符为逗号，将数据加载到定义的 Schema 中，并转换为 DataSet 数据集： case class Huxing...DataSet 将 huxingDS 数据集注册成表，并使用 SQL 风格查询方式进行查询： huxingDS.createOrReplaceTempView("huxingDS") spark.sql
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1、将字符串转换成Date类型 //字符串转Date类型 String time = "2020-02-02 02:02:02"; SimpleDateFormat...:02 CST 2020 } catch (ParseException e) { e.printStackTrace(); } 2、将Date...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
Reference Overview Spark SQL的核心是Catalyst优化器，是以一种新颖的方式利用Scala的的模式匹配和quasiquotes机制来构建的可扩展查询优化器。 ?...Spark2.x SQL语句的解析采用的是ANTLR4，ANTLR4根据语法文件SqlBase.g4自动解析生成两个Java类：词法解析器SqlBaseLexer和语法解析器SqlBaseParser。...使用这两个解析器将SQL字符串语句解析成了ANTLR4的ParseTree语法树结构。...词义注入 //org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.Analyzer.scala lazy val batches: Seq[Batch] = Seq( //...optimized logical plan -> physical plan 此时就需要将左边的OLP转换为physical plan物理执行计划，将逻辑上可行的执行计划变为spark可以真正执行的计划
先来回答标题所提的问题，这里的答案是列存储，下面对列存储及在列存储加速 Spark SQL 查询速度进行介绍 列存储 什么是列存储 传统的数据库通常以行单位做数据存储，而列式存储（后文均以列存储简称）以列为单位做数据存储...优势 列存储相比于行存储主要有以下几个优势： 数据即索引，查询是可以跳过不符合条件的数据，只读取需要的数据，降低 IO 数据量（行存储没有索引查询时造成大量 IO，建立索引和物化视图代价较大） 只读取需要的列...Spark 原始支持 parquet 和 orc 两个列存储，下文的实践使用 parquet 使用 Parquet 加速 Spark SQL 查询 在我的实践中，使用的 Spark 版本是 2.0.0，...使用 Parquet 格式的列存储主要带来三个好处 大大节省存储空间 使用行存储占用 44G，将行存储转成 parquet 后仅占用 5.6G，节省了 87.2% 空间，使用 Spark 将数据转成列存储耗时...列存储耗时: 1.3s 加速 78 倍 当然，上文也提到了，列存储在查询需要读取多列时并不占优势： Sql: select f1, f2, f3...f17 from tbInRow/tbInParquet
在手写sql的年代，如果想从sqlserver数据库随机取几条数据，可以利用order by NewId()轻松实现，要实现多表查询也可以用select * from A,B Where A.ID=B.ID...做到，但这些功能到了linq to sql中如何实现呢？...关键点: 1.随机排序问题:可以用 Select(d=> new {NewId=new Guid()}).OrderBy(d=>d.NewId)达到order by NewId()的效果 2.多表查询...from a in TableA from b in TableB where a.ID == b.ID 另外利用linq to xml还可以轻易将查询出来的结果保存成xml(这一点比传统xml
摘 要 在自定义的程序中编写Spark SQL查询程序 1.通过反射推断Schema package com.itunic.sql import org.apache.spark.sql.SQLContext... * Spark SQL * 通过反射推断Schema * by me: * 我本沉默是关注互联网以及分享IT相关工作经验的博客， * 主要涵盖了操作系统运维、计算机编程、项目开发以及系统架构等经验...{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql....{Row, SQLContext} import org.apache.spark.sql.types._ /** * Created by itunic.com on 2017/1/2.... * Spark SQL * 通过StructType直接指定Schema * by me: * 我本沉默是关注互联网以及分享IT相关工作经验的博客， * 主要涵盖了操作系统运维、
但是这篇论文LLM2Vec，可以将任何的LLM转换为文本嵌入模型，这样我们就可以直接使用现有的大语言模型的信息进行RAG了。...嵌入模型和生成模型 嵌入模型主要用于将文本数据转换为数值形式的向量表示，这些向量能够捕捉单词、短语或整个文档的语义信息。...在论文中对encoder-only和decoder-only模型的特点进行了讨论，特别是在解释为什么将decoder-only的大型语言模型（LLM）转换为有效的文本编码器时。...LLM2Vec 在论文中提出了一种名为LLM2Vec的方法，用于将仅解码器的大型语言模型（LLM）转换为强大的文本编码器。...利用LLM2Vec将Llama 3转化为文本嵌入模型 首先我们安装依赖 pip install llm2vec pip install flash-attn --no-build-isolation
前言 Catalyst是Spark SQL核心优化器，早期主要基于规则的优化器RBO，后期又引入基于代价进行优化的CBO。但是在这些版本中，Spark SQL执行计划一旦确定就不会改变。...核心在于：通过在运行时对查询执行计划进行优化，允许Spark Planner在运行时执行可选的执行计划，这些计划将基于运行时统计数据进行优化，从而提升性能。...在Spark UI中，用户可以将鼠标悬停在该节点上，以查看它应用于无序分区的优化。...在dbr7.3中，AQE查询计划字符串将包括初始计划（应用任何AQE优化之前的计划）和当前或最终计划。这样可以更好地了解应用于查询的优化AQE。 ? Spark UI将只显示当前计划。...启用AQE 可以通过设置参数spark.sql.adaptive为true来启用AQE（在Spark3.0中默认为false）。
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