今天群里有同学发了一个题: 一张表,如图 ? 需要写一个sql ，输出如下结果 ?...对这个表进行一下简单解释，其实就是省市区的关系，放在了同一张表中，level=1表示省, level=2表示市,level=3表示区 code是他们进行关系的一种表现。...code-t1.code)0) OR t2.code-t1.code=0 WHERE t.level=1 这个sql肯定需要left join 连表，...因为需要3个字段，所以连3次表，利用好code直接的关系，但是不要忘记code相等的情况 code间的关系，是省市的前缀是一样的，市区的前缀是一样的，隶属关系就这样判断: 省市:(t1.code-t.code
以上两种方法，我认为都可以实现这种业务逻辑，区别在于第二种方法可能只需要一次SQL操作，前提是大部分记录都不存在，如果大部分操作都是UPDATE操作，可以这么改： 1、先更新。...以上逻辑最差的情况就是需要执行两次SQL，如果数据量不大，则可以忽略消耗时间，但如果是大表，可能消耗就会翻倍。针对这种情况，或许可以考虑使用merge。...一般使用merge都是用来将一个表数据导入另一个表，但他可以对同一个表操作，例如： 需求：RULE_COLLISION表：根据app_name、rule_id和start_time更新collision_count...then insert values (t2.app_name, t2.MODULE, t2.RULE_ID, t2.COLLISION_COUNT, t2.start_time); 通过伪表dual...，实现RULE_COLLISION表的自我更新或插入，这种做法和上面逻辑都是相同的，但这样只会执行一次SQL，如下是执行计划： Execution Plan -------------------
1、内连接 有两个表，学生表student，班级表：class 班级表class: ? 学生表student： ?...2、连续两次使用同一张表 有两张表：material原料表，单位表unit： material表： pUnit为采购单位，sUnit为库存单位 ? 单位表unit： ?...在这里，查询material的信息时，我们需要两次关联单位表unit select *from material m INNER JOIN unit u on m.pUnit=u.id INNER...3、自连接，自关联 在做城市表的时候，城市和省份用的自关联，查询出城市且查出该城市所属的省份 表city： ?
HBase查询一张表的数据条数的方法 0、写在前面 1、HBase-Shell的count命令 2、Scan操作获取数据条数 3、执行Mapreduce任务 4、Hive与HBase整合 5、协处理器...2、Scan操作获取数据条数 通过Java API的方式，使用scan进行全表扫描，循环计数RowCount，速度较慢！但快于第一种count方式！...4、Hive与HBase整合 我们通过建立Hive和HBase关联表的方式，可以直接在Hive中执行sql语句统计出HBase表的行数。...1 row(s) in 0.6800 seconds => ["hive_hbase_test"] 5、协处理器Coprocessor实现 该方法是目前最快实现...「查询一张表的数据条数」的方法 为什么利用协处理器后速度会如此之快？
在项目开发中遇到这么一个例子，首先产品表 tb_product ----------------------------- id name 1 手机 2 电脑 3 笔记本 第二张表...parent_product_id 1 1 2 2 1 3 需要新建一个查询，即把表2
UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0xa0 in position 11: ordinal not in range(128) 解决方法...open(path,'rb',encoding='latin1')) 使用python2读取python3保存的pickle文件时，会报错： unsupported pickle protocol:3 解决方法...# 字段名称，跟hive字段顺序对应，不包含分区字段 from df_tmp_view""") （2）以saveAsTable的形式 # "overwrite"是重写表的模式...，如果表存在，就覆盖掉原始数据，如果不存在就重新生成一张表 # mode("append")是在原有表的基础上进行添加数据 df.write.format("hive").mode("overwrite...").saveAsTable('default.write_test') 以下是通过rdd创建dataframe的几种方法： （1）通过键值对 d = [{'name': 'Alice', 'age':
这种开放性和灵活性的方法使数据存储和使用方式发生了转变。...XTable 充当轻量级转换层，允许在源表和目标表格式之间无缝转换元数据，而无需重写或复制实际数据文件。因此无论写入数据的初始表格式选择如何，都可以使用选择的首选格式和计算引擎来读取数据。...使用 XTable，团队 B 将源 Hudi 表（“Tesco”数据）公开为 Iceberg 表。这是通过将元数据从 Hudi 转换为 Iceberg 来实现的，而无需重写或复制实际数据。...我们首先使用 PySpark 和 Hadoop 目录配置 Apache Iceberg，并创建 Iceberg 表。...正如我们所看到的，Iceberg 元数据是同一个 /hudi_tables 目录的一部分。
同一行可以包含多种类型的数据格式（异质性），而同一列只能是同种类型的数据（同质性）。数据框通常除了数据本身还包含定义数据的元数据；比如，列和行的名字。...我们可以说数据框不是别的，就只是一种类似于SQL表或电子表格的二维数据结构。接下来让我们继续理解到底为什么需要PySpark数据框。 为什么我们需要数据框？ 1....数据框的数据源 在PySpark中有多种方法可以创建数据框： 可以从任一CSV、JSON、XML，或Parquet文件中加载数据。...数据排序 (OrderBy) 我们使用OrderBy方法排序数据。Spark默认升序排列，但是我们也可以改变它成降序排列。 PySpark数据框实例2：超级英雄数据集 1....执行SQL查询 我们还可以直接将SQL查询语句传递给数据框，为此我们需要通过使用registerTempTable方法从数据框上创建一张表，然后再使用sqlContext.sql()来传递SQL查询语句
protel99SE – 多张原理图生成一张总网表的方法 1....新建一张原理图，点击”PlaceSheetSymbol”放置一个原理图符号，然后右击选其“proterties”,在filename 一栏输入你准备与之绑定的原理图文件名.确定ok....然后点击ok，就可生成多张原理图的总网表. 3. 在PCB图设计模式下导入总网表即可 1....然后点击ok，就可生成多张原理图的总网表. 3....在PCB图设计模式下导入总网表即可 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/142917.html原文链接：https://javaforall.cn
⚠️注意：以下需要在企业服务器上的jupyter上操作，本地jupyter是无法连接公司hive集群的 利用PySpark读写Hive数据 # 设置PySpark参数 from pyspark.sql...写入MySQL数据 日常最常见的是利用PySpark将数据批量写入MySQL，减少删表建表的操作。...但由于笔者当前公司线上环境没有配置mysql的驱动，下述方法没法使用。 MySQL的安全性要求很高，正常情况下，分析师关于MySQL的权限是比较低的。...所以很多关于MySQL的操作方法也是无奈之举～ # ## 线上环境需配置mysql的驱动 # sp = spark.sql(sql_hive_query) # sp.write.jdbc(url="jdbc...*:3306/dbname", # dbname为库名,必须已存在（该语句不会创建库） # mode="overwrite", # 模式分为overwrite 重写表
实测效果 为了方便测试，我定义了一个基类： from pyspark import SQLContext from pyspark import SparkConf from pyspark import...现在，我们写一个PySpark的类： import logging from random import Random import pyspark.sql.functions as F from pyspark...我们写第一个方法，trick1,做一个简单的计数： def trick1(self): df = self.session.range(0, 1000000).select("id...v.mean()) / v.std())[["id"]] df.groupby("id").apply(normalize).show() 这里是id进行gourp by ，这样就得到一张id...列都是1的小表，接着呢把这个小表转化为pandas dataframe处理，处理完成后，还是返回一张小表，表结构则在注解里定义，比如只返回id字段，id字段是long类型。
您可以在同一个应用程序中无缝地组合这些库。 各种环境都可以运行，Spark 在 Hadoop、Apache Mesos、Kubernetes、单机或云主机中运行。它可以访问不同的数据源。...Spark分布式运行架构 Spark程序简单来说它的分布式运行架构，大致上是把任务发布到Driver端，然后Spark解析调度并封装成一个个的小Task，分发到每一个Executor上面去run，Task...Spark任务调度分析 Spark拿到我们的一个任务，是会先发布到Driver端，Driver端拆分任务逻辑放入不同的Task，若干个Task组成一个Task Set，根据Executor资源情况分配任务...我们常说的并行指的是同一个Stage内并行，Stage之间是存在依赖关系的，属于串行操作。 5. Spark 生态系统 —— BDAS 目前，Spark 已经发展成为包含众多子项目的大数据计算平台。...+ save_table) # 方式2.2: 注册为临时表，使用SparkSQL来写入分区表 Spark_df.createOrReplaceTempView("tmp_table") write_sql
先决条件 具有带有HBase和Spark的CDP集群 如果要通过CDSW遵循示例，则需要安装它-安装Cloudera Data Science Workbench Python 3安装在每个节点的同一路径上...至此，CDSW现在已配置为在HBase上运行PySpark作业！本博客文章的其余部分涉及CDSW部署上的一些示例操作。 示例操作 put操作 有两种向HBase中插入和更新行的方法。...第一个也是最推荐的方法是构建目录，该目录是一种Schema，它将在指定表名和名称空间的同时将HBase表的列映射到PySpark的dataframe。...构建这种用户定义的JSON格式是最优选的方法，因为它也可以与其他操作一起使用。...这就完成了我们有关如何通过PySpark将行插入到HBase表中的示例。在下一部分中，我将讨论“获取和扫描操作”，PySpark SQL和一些故障排除。
Structured Streaming 概述 Structured Streaming将实时数据视为一张正在不断添加数据的表。 可以把流计算等同于在一个静态表上的批处理查询，进行增量运算。...在无界表上对输入的查询将生成结果表，系统每隔一定的周期会触发对无界表的计算并且更新结果。 两种处理模式 1.微批处理模式（默认） 在微批处理之前，将待处理数据的偏移量写入预写日志中。...数据源 DStream，本质上是RDD DF数据框 处理数据 只能处理静态数据 能够处理数据流 实时性 秒级响应 毫秒级响应 编写 # StructuredNetWordCount.py from pyspark.sql...import SparkSession from pyspark.sql.functions import split from pyspark.sql.functions import explode...usr/local/spark/bin/spark-submit StructuredNetWordCount.py 输入源 输出 启动流计算 DF或者Dataset的.writeStream()方法将会返回
原文作者：李海强，来自平安银行零售大数据团队 前言 作为数据工程师，你可能会碰到过很多种启动PySpark的方法，可能搞不懂这些方法有什么共同点、有什么区别，不同的方法对程序开发、部署有什么影响，今天我们一起分析一下这些启动...PySpark的方法。...启动PySpark的方法 ? 启动PySpark代码分析 下面我们分别来分析一下三种方法的代码实现过程。 /path/to/spark-submit python_file.py ?...'' -r ARG; do CMD+=("$ARG") done < <(build_command "$@") 4.深入分析一下org.apache.spark.launcher.Main如何重写...，处理python端发起的请求 总结 文章结合代码分析了三种启动PySpark的方法，各有特色，原理是差不多。
最近看到了 Apache Spark 发布了 3.2 版本的预告 Pandas API on Upcoming Apache Spark™ 3.2，文章写得很简单，但是体现了 Spark 的一个很重要的发展趋势...比如 重新设计 PySpark 文档 PySpark 类型提示 可视化 标准化警告和异常 面向 PyPI 用户的 JDK、Hive 和 Hadoop 分发选项 Pandas API on Upcoming...from pandas import read_csv from pyspark.pandas import read_csv pdf = read_csv("data.csv") 修改为 from...pyspark.pandas import read_csv pdf = read_csv("data.csv") 为什么会这么说呢？...重写一遍。
前言 查询的分区情况 程序 Jupyter # 导入信息 from pyspark.sql import SparkSession, Row from pyspark import SQLContext...from pyspark.sql.functions import udf, col, explode, collect_set, get_json_object, concat_ws, split...from pyspark.sql.types import StringType, IntegerType, StructType, StructField, ArrayType, MapType...test") \ .enableHiveSupport() \ .getOrCreate() # 查询语句 spark.sql(""" show partitions 表名...""").show() Hive中 # 显示表分区： hive> show partitions table_name; 数据库中 show partitions table_name; 发布者：全栈程序员栈长
提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言 一、PySpark RDD 转换操作 1.窄操作 2.宽操作 3.常见的转换操作表 二、pyspark 行动操作 三、...常见的执行宽操作的一些方法是：groupBy(), groupByKey(), join(), repartition() 等 3.常见的转换操作表 转换操作 描述 map() 是所有转换操作中最基本的...它应用一个具名函数或者匿名函数，对数据集内的所有元素执行同一操作。...，因为所有数据都已加载到驱动程序的内存中) takeOrdered(n, key) 从一个按照升序排列的RDD，或者按照key中提供的方法升序排列的RDD， 返回前n个元素(仅当预期结果数组较小时才应使用此方法...按照各个键，对(key,value) pair进行分组, 并把同组的值整合成一个序列这是转化操作 reduceByKey() 按照各个键，对(key,value) pair进行聚合操作，对同一
同时一些企业采用备份在线数据库的方式，并将其存储到数据湖中的方法来摄取数据，但这种方式无法扩展，同时它给上游数据库增加了沉重的负担，也导致数据重写的浪费，因此需要一种增量摄取数据的方法。 ?...对于重更新的表，重写大文件会导致开销变大。 ? 如何解决上述写放大问题呢？除了将更新合并并重写parquet文件之外，我们将更新写入增量文件中，这可以帮助我们降低摄取延迟并获得更好的新鲜度。...Hudi管理了超过150PB数据湖，超过10000张表，每天摄入5000亿条记录。 ? 接着看看Hudi如何替代分析架构。...除了DeltaStreamer，Hudi还集成了Spark Datasource，也提供了开箱即用的能力，基于Spark，可以快速构建ETL管道，同时也可无缝使用Hudi + PySpark。 ?...即将发布的0.6.0版本，将企业中存量的parquet表高效导入Hudi中，与传统通过Spark读取Parquet表然后再写入Hudi方案相比，占用的资源和耗时都将大幅降低。
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