漂亮地打印结构变量 结构的导出和未导出字段 结构中的匿名字段 检查两个结构是否相等或结构相等性 访问和设置结构字段 嵌套结构 结构字段元数据或标记 结构与 JSON 的转换 如何初始化带有另一个嵌套结构的结构...Golang 中的文件 将文件从一个位置移动到另一个位置或命令mv 获取文件名、大小、权限位、模式、修改时间 制作文件的副本 文件夹/目录 创建目录或文件夹 cd命令或更改当前工作目录 验证 验证结构中字段的存在性...验证结构中整数的范围 时间 了解时间和日期——完整指南 表示 DOB 获取 DOB 当前时间戳 时间/日期格式 时间转换 时间解析 两个时间值的时间差 获取不同时区的当前时间和日期 在不同时区之间转换时间...比较错误或错误相等性 从错误或错误断言获取基础类型 错误的包装和取消包装 忽略错误 数据结构 所有数据结构 队列 栈 集合实现 链表 双向链表 二叉查找树 迭代二叉查找树 堆 最小堆 最大堆 TRIE...通配符匹配或正则表达式匹配 相加两个二进制数 数组 在数组中找到总和为目标数字的两个数字 两个排序数组的中位数 查找数组中的所有零和三元组 查找数组中的所有总和为目标数的三元组 使用数组中的三个数字
二、功能说明 可以自由选择证券市场类型：A股、美股和港股 可以自由选择上市公司：单选或全选 可以自由选择财务数据类型：单选或全选（主要指标、利润表、资产负债表、现金流表） 可以导出数据存储为excel表格文件...Cookie Cookie= dict(session.cookies) 基础参数 基础参数是用于财务数据请求时原始网址构成参数选择，我们在可视化操作工具中需要对财务数据类型进行选择，因此这里需要构建财务数据类型字典...由于请求后的数据是json格式，因此可以直接进行转化为dataframe类型，然后进行导出。在数据导出的时候，我们需要判断该数据文件是否存在，如果存在则追加，如果不存在则新建。...获取上市公司财务数据 通过选定的参数生成财务数据网址，然后根据是否全选决定后续数据请求的操作，因此可以拆分为获取数据网址和请求详情数据两部分。...证券市场类型 控件 是radioButton，可以通过你 ischecked() 方法判断是否选中，然后用if-else进行参数设定； 财务数据类型 和 股票代码 因为支持 全选，需要先进行全选判定（全选条件下是需要循环获取数据网址
DataFrame与RDD的主要区别在于，DataFrame带有schema元信息，即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。 Spark SQL性能上比RDD要高。...因为Spark SQL了解数据内部结构，从而对藏于DataFrame背后的数据源以及作用于DataFrame之上的变换进行了针对性的优化，最终达到大幅提升运行时效率的目标。...具有类型安全检查 DataFrame是DataSet的特例，type DataFrame = DataSet[Row] ，Row是一个类型，跟Car、User这些的类型一样，所有的表结构信息都用Row来表示...如果从内存中获取数据，Spark可以知道数据类型具体是什么，如果是数字，默认作为Int处理；但是从文件中读取的数字，不能确定是什么类型，所以用BigInt接收，可以和Long类型转换，但是和Int不能进行转换...转换成DataSet，样例类定义了table的结构，样例类属性通过反射变成了表的列名。
本文将在代码验证的基础之上，详细介绍如何在Glue里使用Hudi，对集成过程中发现的各种问题和错误给出解释和应对方案。我们希望通过本文的介绍，给读者在数据湖建设的技术选型上提供新的灵感和方向。...的表将会被自动创建出来；•第四步，为了验证元数据是否同步成功，以及更新和插入的数据是否正确地处理，这次改用SQL查询user表，得到第四个Dataframe：dataframe4，其不但应该包含数据，且更新和插入数据都必须是正确的...这样，Hudi就能通过这个客户端与Glue Catalog进行透明交互了！ 最后，让我们来运行一下这个作业，看一看输出的日志和同步出的数据表。...，我想再次引用文章开始时使用的一句话作为结尾：无论如何，一个支持增量数据处理的无服务器架构的数据湖是非常吸引人的！.../ 作者著有《大数据平台架构与原型实现：数据中台建设实战》一书，该书已在京东和当当上线。
针对Dataset数据结构来说，可以简单的从如下四个要点记忆与理解： Spark 框架从最初的数据结构RDD、到SparkSQL中针对结构化数据封装的数据结构DataFrame， 最终使用Dataset...针对RDD、DataFrame与Dataset三者编程比较来说，Dataset API无论语法错误和分析错误在编译时都能发现，然而RDD和DataFrame有的需要在运行时才能发现。...由于Dataset数据结构，是一个强类型分布式集合，并且采用特殊方式对数据进行编码，所以与DataFrame相比，编译时发现语法错误和分析错误，以及缓存数据时比RDD更加节省空间。...模块内部支持保存数据源如下： 当将结果数据DataFrame/Dataset保存至Hive表中时，可以设置分区partition和分桶bucket，形式如下： 可以发现，SparkSQL模块中内置数据源中...Spark SQL的核心是Catalyst优化器，它以一种新颖的方式利用高级编程语言功能（例如Scala的模式匹配和quasiquotes）来构建可扩展的查询优化器。
介绍 安装SQL数据库时，需要添加，修改，删除和查询数据所需的所有命令。这个备忘单样式指南提供了一些最常用的SQL命令的快速参考。...如何使用本指南： 本指南采用备忘单格式，包含自包含的命令行代码段 跳转到与您要完成的任务相关的任何部分 当您在本指南的命令中看到highlighted text时，请记住，此文本应引用您自己的数据库中的列...中，您可以使用以下命令查看已创建的数据库： \list 删除数据库 要删除数据库（包括其中包含的任何表和数据），请运行遵循此结构的命令： DROP DATABASE IF EXISTS database...在MySQL和MariaDB中，使用以下语法执行此操作： USE database; 在PostgreSQL中，您必须使用以下命令选择所需的数据库： \connect database 创建表 以下命令结构使用名称创建一个新表...LIKE 测试值是否与指定的字符串匹配 IS NULL 测试NULL值 IS NOT NULL 测试除以外的所有值 NULL 使用通配符 SQL允许使用通配符。
【注意】 在合并数据时，数据类型是非常重要的。在执行合并之前，始终确保用于连接的列已经使用正确的数据类型，并且与之连接的列的数据类型是一致的。...【注意】 【追加查询】时，主查询中不存在的列将被添加并用空值填充。如果删除了【左反】连接和【右反】连接中的空列，此模式仍然有效，前提是【右反】连接中的名称与【左反】连接生成的名称是一致的。...本例的目标是获取一个包含固定每月费用的表，并为一年中的每个月创建一个预算表，如图 10-26 所示。 图 10-26 快速创建直线预算 使用上面的方法，从准备各自的数据开始。...如果滚动到预览的底部，结果现在应该如图 10-34 所示。 图 10-34 【追加】源表和查找表 正如已经知道的，在【追加】两个表时，具有相同名称的列被堆叠起来，具有新名称的列被添加到表中。...一般来说，在使用模糊匹配时，单词越长，拥有的字符越相似，返回精确匹配的可能性就越大。要理解这一点，请考虑以下两个词是相同的。 1.“Dogs” 与 “Cogs”。 2.
中元数据，而数据仍会保留； 分区表：是管理表和外部表在创建时指定的一种水平分散压力的方式，在创建表时，通过语句PARTITION BY指定，查询可以通过where语句添加分区字段进行过滤（分区过滤器）...,String>,STRUCT HIVE 的一些特性 读时模式：hive不会在数据加载时进行验证，这个过程发生在查询 数据格式不匹配处理：如果发现表的字段少于要查的字段...,(x|y)表示和x或者y匹配，LIKE中 % 表示匹配任意字符任意长度 union all:将两个或多个表进行合并，每一个union子查询都必须具有相同的列 inner join，带on条件，左右两个表都有值的时候...数据就会追加到表的后面。...load data的时候，源文件和目标文件以及目录都应该在同一个文件系统中 导出数据：由于hive存储在hdfs中，以文件方式存储(有默认的分隔符)。
DataFrame 与 RDD 的主要区别在于，前者带有 Schema 元信息，即DataFrame 所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型的数据结构信息。...同时，与 Hive 类似，DataFrame 也支持嵌套数据类型（Struct、Array 和 Map）。...DataSet 的优势： 针对 RDD、DataFrame 与 DataSet 三者编程比较来说，DataSet API 无论语法错误和分析错误在编译时都能发现，而 RDD 和 DataFrame 有时需要在运行时才能发现...与 RDD 相比，DataSet 保存了更多的描述信息，概念上等同于关系型数据库中的二维表。 与 DataFrame 相比，DataSet 保存了类型信息，是强类型的，提供了编译时类型检查。...DataFrame：提供了详细的结构信息 Schema，包括列的名称和数据类型，类似于传统数据库的二维表。 DataSet[Person]：不单有 Schema 信息，还有类型信息。 4.3.2.
与此同时，series因为只有一列，所以数据类型自然也就只有一种，pandas为了兼容二者，series的数据类型属性既可以用dtype也可以用dtypes获取；而dataframe则只能用dtypes...或字典（用于重命名行标签和列标签） reindex，接收一个新的序列与已有标签列匹配，当原标签列中不存在相应信息时，填充NAN或者可选的填充值 set_index/reset_index，互为逆操作，...get，由于series和dataframe均可以看做是类字典结构，所以也可使用字典中的get()方法，主要适用于不确定数据结构中是否包含该标签时，与字典的get方法完全一致 ?...如下实现对数据表中逐元素求平方 ? 广播机制，即当维度或形状不匹配时，会按一定条件广播后计算。...例如，如下示例中执行一个dataframe和series相乘，虽然二者维度不等、大小不等、标签顺序也不一致，但仍能按标签匹配得到预期结果 ?
List 结构化数据 IRIS支持列表结构数据类型%List(数据类型类%Library.List)。这是一种压缩的二进制格式，不会映射到 SQL的相应本机数据类型。...但是，作为插入操作的一部分， IRIS确实会对此字段执行验证： 如果尝试在计算字段中插入值， IRIS将对提供的值执行验证，如果值无效则发出错误。...相应的字段必须通过数据类型和长度验证；否则将生成SQLCODE-104错误。 可以通过在SELECT语句中指定TOP子句来限制插入的行数。...如果任何数据值与目标数据类型不兼容，插入将失败，并显示SQLCODE-104。 与数据值兼容的数据类型长度：定义的列数据长度不必彼此匹配，只需与实际数据匹配即可。...将目标定义为持久类时，请指定参数ALLOWIDENTITYINSERT=1；。使用CREATE TABLE定义目标时，请指定%CLASSPARAMETER ALLOWIDENTITYINSERT=1。
主要检查旧应用或存储库中提取的数据是否与新的应用或新的存储库中的数据完全相同。 Metadata testing（元数据测试） 元数据测试包括数据类型检查、数据长度和索引/约束检查。...在数据完整性测试过程中，我们还可以进行一些简单的转换或无转换的源与目标之间的计数、聚合和实际数据比较和验证的测试。...根据对应的映射文件验证源与目的地数据仓库的表结构2. 验证源和目标数据的类型一致3. 验证源和目标数据的长度一致4. 验证数据字段类型和格式是指定的类型5....验证源的数据类型长度不应小于目标数据类型长度6. 针对映射表对数据表的列的名称进行验证 3 约束验证 验证目标表中的约束关系满足我们的期望设计 4 数据一致性问题 1....一般版本控制bug发生在回归测试时 9 硬件问题 一般发生在应用程序不兼容设备 10 文档错误bug 错误的帮助文档信息 ETL测试与数据库测试的不同 序号 ETL测试 数据库测试 1 验证数据是否按照预期进行了移动
可以认为DataFrames是包含行和列的二维数组索引。好比Excel单元格按行和列位置寻址。 换句话说，DataFrame看起来很像SAS数据集（或关系表）。...Series 可以认为Series 是含标记的一维数组。这个结构包括用于定位数据键值的标签索引。Series 中的数据可以是任何数据类型。pandas数据类型的详情见这里。...SAS迭代DO loop 0 to 9结合ARRAY产生一个数组下标超出范围错误。 下面的SAS例子，DO循环用于迭代数组元素来定位目标元素。 SAS中数组主要用于迭代处理如变量。...它是SAS读.csv文件的几个方法之一。这里我们采用默认值。 ? 与SAS不同，Python解释器正常执行时主要是静默的。调试时，调用方法和函数返回有关这些对象的信息很有用。...记录删除部分为0.009％ 除了错误的情况，.dropna()是函数是静默的。我们可以在应用该方法后验证DataFrame的shape。 ?
数据源与格式 数据分析处理中，数据可以分为结构化数据、非结构化数据及半结构化数据。 1）、结构化数据（Structured） 结构化数据源可提供有效的存储和性能。...默认值为false，如果数据文件首行是列名称，设置为true 3）、是否自动推断每个列的数据类型：inferSchema 默认值为false，可以设置为true 官方提供案例： 当读取CSV/...当将结果数据DataFrame/Dataset保存至Hive表中时，可以设置分区partition和分桶bucket，形式如下： 保存模式（SaveMode） 将Dataset.../DataFrame数据保存到外部存储系统中，考虑是否存在，存在的情况下的下如何进行保存，DataFrameWriter中有一个mode方法指定模式： 通过源码发现SaveMode时枚举类，使用Java...语言编写，如下四种保存模式： 第一种：Append 追加模式，当数据存在时，继续追加； 第二种：Overwrite 覆写模式，当数据存在时，覆写以前数据，存储当前最新数据； 第三种：ErrorIfExists
对于异质型数据，即 DataFrame 列的数据类型不一样时，就不是这种操作模式了。与轴标签不同，不能为值的属性赋值。...::: tip 注意 处理异质型数据时，输出结果 ndarray 的数据类型适用于涉及的各类数据。若 DataFrame 里包含字符串，输出结果的数据类型就是 object。...DataFrame 含多种数据类型时，DataFrame.values 会复制数据，并将数据的值强制转换同一种数据类型，这是一种代价较高的操作。...，要注意下列两个关键点： 多维（DataFrame）与低维（Series）对象之间的广播机制； 计算中的缺失值处理。...这是因为两个 NaN 值的比较结果为不等： In [59]: np.nan == np.nan Out[59]: False 为了验证数据是否等效，Series 与 DataFrame 等 N 维框架提供了
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