今天在整理一些资料，将图片的名字信息保存到表格中，由于数据有些多所以就写了一个小程序用来自动将相应的文件夹下的文件名字信息全部写入到csv文件中，一秒钟搞定文件信息的保存，省时省力！...下面是源代码，和大家一起共享探讨： import os import csv #要读取的文件的根目录 root_path=r'C:\Users\zjk\Desktop\XXX' # 获取当前目录下的所有目录信息并放到列表中...dir in dirs: path_lists.append(os.path.join(root_path, dir)) return path_lists #将所有目录下的文件信息放到列表中...file_infos_list #写入csv文件 def write_csv(file_infos_list): with open('2.csv','a+',newline='') as...csv_file: csv_writer = csv.DictWriter(csv_file,fieldnames=['分类名称','文件名称']) csv_writer.writeheader
# -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019-09-17 10:21 # @Author : scyllake import os import csv #要读取的文件的根目录...root_path=r'C:\Users\zjk\Desktop\整理后的图片' #将所有目录下的文件信息放到列表中 def get_Write_file_infos(path): # 文件信息列表...file_infos["尺寸"]='' file_infos["图片"]='' #将数据追加字典到列表中...file_infos_list.append(file_infos) return file_infos_list #写入csv文件 def write_csv(file_infos_list...csv_writer.writerow(each) #主函数 def main(): #调用获取文件信息的函数 file_infos_list=get_Write_file_infos
作为Spark源码阅读爱好者，有谁想过Spark是如何实现资源管理器比如yarn等可插拔的呢？...其实，在这里不得不说一下，spark1.6及之前，资源管理器还是不可插拔，代码是写死在sparkContext类里的，你要想增加一种资源管理器，必须要修改SparkContext的代码。...spark2.以后开始可以实现资源管理器的热插拔，主要工具是ServiceLoader。本文就给大家揭示一下。...服务提供者 是服务的特定实现。提供者中的类通常实现接口，并子类化在服务本身中定义的子类。服务提供者可以以扩展的形式安装在 Java 平台的实现中，也就是将 jar 文件放入任意常用的扩展目录中。...通过在资源目录META-INF/services中放置提供者配置文件 来标识服务提供者。文件名称是服务类型的完全限定二进制名称。该文件包含一个具体提供者类的完全限定二进制名称列表，每行一个。
在大数据开发和java web开发中，我们有时会在程序中读取一些资源文件的内容。...当我们在本地运行调试的时候是没有任何问题的，但是当我们将程序打成jar包上传到集群中后运行时，发现报错：“找不到配置文件的路径”。虽然jar中确实存在配置文件，但是还是读取不到。...相关解决方法可以参考以下相关资料： java中jar包内的类访问jar包内部的资源文件的路径问题： http://blog.csdn.net/mm_bit/article/details/50372229...获取jar包内部的资源文件： http://blog.csdn.net/luo_jia_wen/article/details/50057191 【解惑】深入jar包：从jar包中读取资源文件： http...details/75099029 java加载jar包下的资源文件过程及原理分析： http://blog.csdn.net/puhaiyang/article/details/77409203
目录 django中克隆admin的静态资源到static文件夹里面 django中克隆admin的静态资源到static文件夹里面 前提是 先改为false ，之后再执行语句，就可以生成到static
在 Spark 集群中的一个常见场景是，随着业务的不断发展，需要运行的 Spark 应用数和数据量越来越大，靠资源堆砌的优化方式也越来越显得捉襟见肘。...Spark 2.4 版本中 on Kubernetes 的动态资源并不完善，在 Spark 3.0 版本完善了 Spark on Kubernetes 的功能，其中就包括更灵敏的动态分配。...我们 Erda 的 FDP 平台（Fast Data Platform）从 Spark 2.4 升级到 Spark 3.0，也尝试了动态资源分配的相关优化。...本文将针对介绍 Spark 3.0 中 Spark on Kubernetes 的动态资源使用。...原理 一个 Spark 应用中如果有些 Stage 稍微数据倾斜，那就有大量的 Executor 是空闲状态，造成集群资源的极大浪费。
刚刚看了一下一个帧布局的简单Android示例，纠结了半天不知道如何将图片加到resource中的drawable中去。 ...比如在一个TestDemo的Res/drawable文件夹中，新添加一张图片资源要如何添加。 ...我直接将图片复制到bin\res\drawable-hdpi或者bin\res\drawable-mdpi中去，然后在eclipse中刷新图片仍然不显示。 ...上网找到了关于加载图片资源的问题解决办法： 直接拷贝需要添加的图片资源，然后在Res/drawable文件夹 右键点击 选择“粘贴”即可把图片拷贝进去。...下面是一个简单的帧布局Android应用实例，实现一只小鸟飞翔的动画效果，参考了《大话企业级Android应用开发实战》15.2.5帧布局(FrameLayout) P110-113页。
如果你对外开源的代码中出现了敏感信息（例如你将私钥上传到了仓库中），你可能需要考虑将这个文件从 git 的历史记录中完全删除掉。 本文介绍如何从 git 的历史记录中彻底删除文件或文件夹。...walterlv.xml' --prune-empty --tag-name-filter cat -- --all 其中 walterlv.xml 是本来不应该上传的私钥文件，于是使用此命令彻底删除...彻底删除文件夹： 1 git filter-branch --force --index-filter 'git rm --cached -r --ignore-unmatch WalterlvDemoFolder...' --prune-empty --tag-name-filter cat -- --all 删除文件夹时需要额外带一个 -r 选项，并指定文件夹名称，这里的例子是 WalterlvDemoFolder...需要推送的目标分支包括我们所有长期维护的分支，这通常就包括了 master 分支和所有的标签。
它的文件结构与每个文件中的内容如下： ? 现在，我直接在 scripts 文件夹里面运行run.py会报错，提示从包的最顶层之外相对导入。...现在，我们改一下代码，尝试在scripts 文件夹的父文件夹中运行代码，发现还是会报错： ?...导入模块已经正常了，但是读取资源文件又异常了。 这是因为，import导入模块时，是根据sys.path中的路径来寻找的。但是读取资源文件的时候，相对文件路径是相对于工作区来寻找的。...而由于资源文件是在scripts文件夹中的，所以就找不到。...现在无论是读取资源文件还是导入模块，都已经正常了。 我们再回到 scripts 文件夹中执行看看： ? 发现也能正常执行。
删除git的.idea文件 git rm --cached -r .idea # 如果没有git忽略文件的话，操作： ①配置.gitignore文件(新建/编辑） echo '.idea' >> .gitignore...②将.gitignore文件上传到远程仓库 git pull git add .gitignore git commit -m 'edit .gitignore' git push origin master
/前言/ 前几天群里有个小伙伴问了一个问题，关于Python读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值，大家讨论的甚为激烈，在此总结了两个方法，希望后面有遇到该问题的小伙伴可以少走弯路.../一、问题描述/ 如果想求CSV或者Excel中的最大值或者最小值，我们一般借助Excel中的自带函数max()和min()就可以求出来。...3、其中使用pandas库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ? 4、通过pandas库求取的结果如下图所示。 ?...通过该方法，便可以快速的取到文件夹下所有文件的第一列的最大值和最小值。 5、下面使用numpy库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ?.../小结/ 本文基于Python，使用numpy库和pandas库实现了读取文件夹下多个CSV文件，并求取文件中第一列数据的最大值和最小值，当然除了这两种方法之外，肯定还有其他的方法也可以做得到的，欢迎大家积极探讨
前言 受spark sql在喜马拉雅的使用之xql 这篇文章影响，我发现类似下面这种语法是极好的： //加载mysql表 load jdbc....; //保存到文件里 save result_csv as csv....`/tmp/todd/csv_test`; //加载文件 load csv....而且和Spark SQL Server 结合，会显得更有优势，不用每次启动向Yarn申请资源。所以这里也仿照了一套。...的文件（名字可以任意），然后按如下的方式启动即可： SHome=/Users/allwefantasy/streamingpro .
然后，进入Spark文件夹并使用下面的命令手动启动主集群： $ cd spark-2.0.0-bin-hadoop2.6 $ ....启动Spark服务和shell 首先，进入Spark的文件夹，并使用以下命令手动启动主集群： cd spark-2.0.0-bin-hadoop2.6 ....可以通过编译的文件创建一个JAR文件，以wordcount程序为例，如下所示： jar -cvf wordcount.jar SparkWordCount*.class spark-core_2.10-...1.3.0.jar/usr/local/spark/lib/spark-assembly-1.4.0-hadoop2.6.0.jar 现在，将JAR文件提交给Spark，以运行该应用程序，如下所示： $...首先，从下面给出的句子中创建一个简单的input.txt文件，并将其放入包含所有其他jar文件和程序代码的Spark应用程序文件夹中： This is my first small word count
这就是 Spark RDD 内函数的“懒加载”特性。...从Spark2.0以上的版本开始，spark是使用全新的SparkSession接口代替Spark1.6中的SQLcontext和HiveContext。...的开发语言和 XML 的模板配置，支持 Spark UDF 的扩展管理； 支持基于 Spark Standlone，Yarn，Mesos 资源管理平台； 支持开源、华为、星环等平台统一认证。...支持从 Hive 获得数据； 支持文件：JSON，TextFile（CSV），ParquetFile，AvroFile 支持RDBMS数据库：PostgreSQL， MySQL，Oracle 支持...，可理解为数据的视图； Fields 为切分后的字段，使用逗号分隔，字段后可紧跟该字段的类型，使用冒号分隔； Delimiter 为每行的分隔符； Path 用于指定文件地址，可以是文件，也可是文件夹；
/twitter-2010-s/*" \ # 输入文件名或文件夹（自动扫描文件夹下所有 csv）100 # 最大迭代轮次 PageRank 算法执行类：PageRankDemo.scala（自定义实现）.../twitter-2010-s/*" \ # 输入文件名或文件夹（自动扫描文件夹下所有 csv）0 # 指定算法的源点 SSSP 算法执行类：SsspDemo.scala（自定义实现） import java.io.Fileimport...（自定义实现）-eip /giraph-input/twitter-2010-s \ # 输入边文件的文件名或文件夹（自动扫描文件夹下所有csv）-vof org.apache.giraph.io.formats.IdWithValueTextOutputFormat...-eip /giraph-input/twitter-2010-s \ # 输入边文件的文件名或文件夹（自动扫描文件夹下所有csv）-vof org.apache.giraph.io.formats.IdWithValueTextOutputFormat...-eip /giraph-input/twitter-2010-s \ # 输入边文件的文件名或文件夹（自动扫描文件夹下所有csv）-vof org.apache.giraph.io.formats.IdWithValueTextOutputFormat
众所周知，csv文件默认以逗号“,”分割数据，那么在scala命令行里查询的数据： ?...可以看见，字段里就包含了逗号“,”，那接下来切割的时候，这本应该作为一个整体的字段会以逗号“,”为界限进行切割为多个字段。 现在来看看这里的_c0字段一共有多少行记录。 ?...记住这个数字：60351行 写scala代码读取csv文件并以逗号为分隔符来分割字段 val lineRDD = sc.textFile("xxxx/xxx.csv").map(_.split(",")...所以如果csv文件的第一行本来有n个字段，但某个字段里自带有逗号，那就会切割为n+1个字段。...自然就会报数组下标越界的异常了 那就把切割规则改一下,只对引号外面的逗号进行分割，对引号内的不分割 就是修改split()方法里的参数为： split(",(?
TL;DR Nebula Spark Connector 是一个 Spark Lib，它能让 Spark 应用程序能够以 dataframe 的形式从 NebulaGraph 中读取和写入图数据。...Lib，也是一个可以直接提交执行的 Spark 应用，它被用来从多个数据源读取数据写入 NebulaGraph 或者输出 Nebula Graph SST 文件。...再看看一些细节 这个例子里，我们实际上是用 Exchange 从 CSV 文件这一其中支持的数据源中读取数据写入 NebulaGraph 集群的。...它是一个 HOCON 格式的文件： 在 .nebula 中描述了 NebulaGraph 集群的相关信息 在 .tags 中描述了如何将必填字段对应到我们的数据源（这里是 CSV 文件）等有关 Vertecies...，表示从集群获取图数据，输出sink是 csv，表示写到本地文件里。
spark.files --files 要放置在每个执行器的工作目录中的逗号分隔的文件列表。...com.databricks:spark-csv_2.10:1.2.0 --jars/path/mylib1.jar,/path/mylib2.jar --files /path/mylib1.py.../mylib1.jar,/path/mylib2.jar spark.jars.packages com.databricks:spark-csv_2.10:1.2.0 spark.files...从maven库递归加载库 从本地文件系统加载库 添加额外的maven仓库 自动将库添加到SparkCluster（可以关闭） 解释器利用Scala环境。所以你可以在这里编写任何Scala代码。...spark.yarn.keytab 注意：如果您没有访问以上spark-defaults.conf文件的权限，可以选择地，您可以通过Zeppelin UI中的“解释器”选项卡将上述行添加到“Spark
各个Slave节点都会加载该配置文件 Hive MetaStore 配置 首先下载一个mysql-connector,放到你准备提交Spark任务的机器上(有SPARK_HOME的机器上)的某个目录，比如我这里是....jar 我们下载的 mysql-connector-java-5.1.35.jar SPARK_HOME/lib/datanucleus-api-jdo-3.2.6.jar SPARK_HOME/lib...导出数据为csv为例： 下载一个配置文件配置文件,根据里面的要求进行修改 并且将修改后的配置上传到hdfs上。...") csv文件需要是.csv 为后缀，并且需要带有header。...当然，如果你生成的csv文件没有header,也可以通过在load data时指定FIELDHEADER来完成。
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