spark dataframe派生于RDD类，但是提供了非常强大的数据操作功能。当然主要对类SQL的支持。 在实际工作中会遇到这样的情况，主要是会进行两个数据集的筛选、合并，重新入库。...首先加载数据集，然后在提取数据集的前几行过程中，才找到limit的函数。 而合并就用到union函数，重新入库，就是registerTemple注册成表，再进行写入到HIVE中。...2、 columns 返回一个string类型的数组，返回值是所有列的名字 3、 dtypes返回一个string类型的二维数组，返回值是所有列的名字以及类型 4、 explan()打印执行计划 物理的...[B]) 返回值是dataframe类型，这个 将一个字段进行更多行的拆分 df.explode("name","names") {name :String=> name.split(" ")}.show...(); 将name字段根据空格来拆分，拆分的字段放在names里面 13、 filter(conditionExpr: String): 刷选部分数据，返回dataframe类型 df.filter("
在这里，Spark和MapReduce将并排运行，以涵盖集群上的所有火花作业。...scala> val inputfile = sc.textFile(“input.txt”) Spark RDD API 提供了了一些转换和操作来处理RDD。...其他的这里不再一一列举，想要了解更多的，大家可以看下：Spark核心编程 4.5 RDD 操作 -reduce(func)：使用函数func（它接受两个参数并返回一个）来聚合数据集的元素。...该函数应该是可交换的和关联的，以便可以并行正确计算。 collect()：以数组的形式返回数据集的所有元素。在过滤器或其他返回足够小的数据子集的操作之后，这通常很有用。...count()：返回数据集中的元素的个数。 first()：返回数据集的第一个元素（类似于take（1））。 take(n)：返回数据集的前n个元素的数组。
2、 columns 返回一个string类型的数组，返回值是所有列的名字 3、 dtypes返回一个string类型的二维数组，返回值是所有列的名字以及类型 4、 explan()打印执行计划 5、...(); 将name字段根据空格来拆分，拆分的字段放在names里面 13、 filter(conditionExpr: String): 刷选部分数据，返回dataframe类型 df.filter...df.withColumn("aa",df("name")).show(); 具体例子： 产看表格数据和表格视图 4.jpg 获取指定列并对齐进行操作 5.jpg 这里注意，这里的$”field”表示类型是...Join操作 12.jpg Join操作可以支持TDW sql涉及到的连接操作，格式也非常固定。...API，比如bloomFilter、corr等等，同学们如果掌握了上面的内容，其他高级的可以查看官网提供的API介绍： http://spark.apache.org/docs/latest/api/scala
显然这种内存存储方式对于基于内存计算的spark来说，很昂贵也负担不起） 2、SparkSql的存储方式 对于内存列存储来说，将所有原生数据类型的列采用原生数组来存储，将Hive支持的复杂数据类型...（如array、map等）先序化后并接成一个字节数组来存储。 ...3、行存储VS列存储 目前大数据存储有两种方案可供选择：行存储（Row-Based）和列存储（Column-Based）。...2）列存储由于需要把一行记录拆分成单列保存，写入次数明显比行存储多（意味着磁头调度次数多，而磁头调度是需要时间的，一般在1ms~10ms)，再加上磁头需要在盘片上移动和定位花费的时间，实际时间消耗会更大...如果读取的数据列属于相同的列族，列式数据库可以从相同的地方一次性读取多个数据列的值，避免了多个数据列的合并。列族是一种行列混合存储模式，这种模式能够同时满足OLTP和OLAP的查询需求。
在石油化工行业爆炸源多，如原料、中间体、成品大多数都是易燃、易爆物质；同时，生产过程中的点火源很多，如明火、电火花、静电火花都可能成为爆炸的点火源。...易燃、易爆物质和氧气等助燃性气体混合达到一定的比例形成的混合气体，遇点火源极易发生爆炸，这一特点，决定了石油化工行业对部分工艺设备有着较高的防爆要求。...在制药行业的药品合成和提取车间，始终伴随着各种相态（气、液、固）的物料加入、搅拌、升温、冷却、取样、中和、精（蒸）馏、真空、破真空、物料转移、过滤、烘干、包装等操作工序，物料间相对运动产生静电，极易发生燃烧或爆炸...分布式控制excom 远程I/O系统的各个电缆密封套、端子、系统连接器以及其他组件都可直接安装。...，以数据和行业知识为底层逻辑，用数据驱动运维服务创新升级，共同推动企业本质安全智慧化，为企业更好地落实新发展观提供条件。
显然这种内存存储方式对于基于内存计算的spark来说，很昂贵也负担不起） 2、SparkSql的存储方式 对于内存列存储来说，将所有原生数据类型的列采用原生数组来存储，将Hive支持的复杂数据类型（如array...、map等）先序化后并接成一个字节数组来存储。...2）列存储由于需要把一行记录拆分成单列保存，写入次数明显比行存储多（意味着磁头调度次数多，而磁头调度是需要时间的，一般在1ms~10ms)，再加上磁头需要在盘片上移动和定位花费的时间，实际时间消耗会更大...如果读取的数据列属于相同的列族，列式数据库可以从相同的地方一次性读取多个数据列的值，避免了多个数据列的合并。列族是一种行列混合存储模式，这种模式能够同时满足OLTP和OLAP的查询需求。...③建立索引和物化视图需要花费大量的时间和资源。 ④面对查询需求，数据库必须被大量膨胀才能满足需求。 2．列存储特性 列式数据库的特性如下： ①数据按列存储，即每一列单独存放。
Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列的表格数据，如 SQL 表或 Excel 表； 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据； 带有行/列标签的任意矩阵数据（同构类型或者是异构类型...: 对象可以显式地对齐至一组标签内，或者用户可以简单地选择忽略标签，使 Series、 DataFrame 等自动对齐数据； 灵活的分组功能，对数据集执行拆分-应用-合并等操作，对数据进行聚合和转换；...简化将数据转换为 DataFrame 对象的过程，而这些数据基本是 Python 和 NumPy 数据结构中不规则、不同索引的数据； 基于标签的智能切片、索引以及面向大型数据集的子设定； 更加直观地合并以及连接数据集...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。...Changed value'# printing data print(new) print(data) select_dtypes() select_dtypes() 的作用是，基于 dtypes 的列返回数据帧列的一个子集
Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列的表格数据，如SQL表或Excel表； 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据； 带有行/列标签的任意矩阵数据（同构类型或者是异构类型）； 其他任意形式的统计数据集...: 对象可以显式地对齐至一组标签内，或者用户可以简单地选择忽略标签，使Series、 DataFrame等自动对齐数据； 灵活的分组功能，对数据集执行拆分-应用-合并等操作，对数据进行聚合和转换； 简化将数据转换为...DataFrame对象的过程，而这些数据基本是Python和NumPy数据结构中不规则、不同索引的数据； 基于标签的智能切片、索引以及面向大型数据集的子设定； 更加直观地合并以及连接数据集； 更加灵活地重塑...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用copy ()函数。...Changed value'# printing data print(new) print(data) select_dtypes() select_dtypes()的作用是，基于dtypes的列返回数据帧列的一个子集
&构建第一个Flink应用 3-DataSet API 4-DataSteam API 5-集群部署 6-分布式缓存 7-重启策略 8-Flink中的窗口 9-Flink中的Time Flink时间戳和水印...$ scala Test String Length is : 14 字符串连接 String 类中使用 concat() 方法来连接两个字符串： string1.concat(string2); 实例演示...： scala> "菜鸟教程官网： ".concat("www.runoob.com"); res0: String = 菜鸟教程官网： www.runoob.com 同样你也可以使用加号(+)来连接：...String replacement)使用给定的 replacement 替换此字符串匹配给定的正则表达式的第一个子字符串 32 String[] split(String regex)根据给定正则表达式的匹配拆分此字符串...33 String[] split(String regex, int limit)根据匹配给定的正则表达式来拆分此字符串 34 boolean startsWith(String prefix)测试此字符串是否以指定的前缀开始
前言 博客主页：红目香薰_CSDN博客-大数据,计算机理论,MySQL领域博主 ✍本文由在下【红目香薰】原创，首发于CSDN✍ 2022年最大愿望：【服务百万技术人次】 初始环境地址：【spark...字符串长度 字符串连接 创建格式化字符串 String 方法 总结 ---- 创建测试类【day1/demo6.scalc】，类型为【object】 ---- Scala 字符串 以下实例将字符串赋值给一个常量...在 Scala 中，String 是一个不可变的对象，所以该对象不可被修改。这就意味着你如果修改字符串就会产生一个新的字符串对象。 但其他对象，如数组就是可变的对象。...replacement) 使用给定的 replacement 替换此字符串匹配给定的正则表达式的第一个子字符串 32 String[] split(String regex) 根据给定正则表达式的匹配拆分此字符串...33 String[] split(String regex, int limit) 根据匹配给定的正则表达式来拆分此字符串 34 boolean startsWith(String prefix)
Pandas非常适合许多不同类型的数据： 具有异构类型列的表格数据，例如在SQL表或Excel电子表格中 有序和无序(不一定是固定频率)的时间序列数据。 ...具有行和列标签的任意矩阵数据(同类型或异类) 观察/统计数据集的任何其他形式。实际上，数据根本不需要标记，即可放入Pandas数据结构。 ...以下是Pandas的优势： 轻松处理浮点数据和非浮点数据中的缺失数据(表示为NaN) 大小可变性：可以从DataFrame和更高维的对象中插入和删除列 自动和显式的数据对齐：在计算中，可以将对象显式对齐到一组标签...，或者用户可以直接忽略标签，并让Series，DataFrame等自动对齐数据 强大灵活的分组功能，可对数据集执行拆分-应用-合并操作，以汇总和转换数据 轻松将其他Python和NumPy数据结构中的不规则的...将数据帧分配给另一个数据帧时，在另一个数据帧中进行更改，其值也会进行同步更改。为了避免出现上述问题，可以使用copy()函数。
代码和输出结果如下所示: (2）使用多个键合并两个数据帧： 关键技术:使用’ id’键及’subject_id’键合并两个数据帧,并使用merge()对其执行合并操作。...【例21】采用上面例题的dataframe,使用Left Join左连接方式合并数据帧。 关键技术:请注意on=‘subject id’, how=‘left’。...代码如下: 【例22】使用Right Join右连接方式合并数据帧。 关键技术:请注意on=‘subject_id’, how=‘right’。...代码如下: 【例23】使用outer Join外连接方式合并数据帧。 关键技术:请注意on=‘subject_id’, how=’ outer’。...= False ) join()方法参数详解 参数 描述 Self 表示的是join必须发生在同一数据帧上 Other 提到需要连接的另一个数据帧 On 指定必须在其上进行连接的键
对于内存列存储来说,将所有原生数据类型的列采用原生数组来存储,将Hive支持的复杂数据类型(如array、map等)先序化后并接成一个字节数组来存储。...这样,每个列创建一个JVM对象,从而导致可以快速的GC和紧凑的数据存储;额外的,还可以使用低廉CPU开销的高效压缩方法(如字典编码、行长度编码等压缩方法)降低内存开销;更有趣的是,对于分析查询中频繁使用的聚合特定列...DF和RDD的区别：DF是一种以RDD为基础的分布式数据集，带有Schema元信息，每一列都在有名称和类型，如下图所示。...系统，DStream是源源不断的，当需要查Mysql数据库时，如果我们基于每个RDD，或基于分区建立mysql连接，那么需要经常建立、关闭数据库连接。...所以需要在启动application时，在executor上先建立一个mysql连接池，然后该executor上的所有task都直接使用连接池中的连接访问数据库。
在下面的示例中，我们将单词转换为每个字符数组： ```scala val flatMapValues = KeyByWord.flatMapValues(word => word.toUpperCase...countByKey 可以计算每个key对应的数据项的数量，并将结果写入到本地Map中，你还可以近似的执行操作，在Scala 中指定超时时间和置信度。...内连接 下面给出内连接示例代码。...如果你只是想对一个值或一组值（列）进行分区，那么DataFrame API 实现就可以了。...需要将这个key拆分成很多key。例如：数据集中可能对某两个客户的数据处理总是会在使用分析过程中崩溃，我们需要对两个客户数据进行细分，就是说比如其他客户ID更细粒度地分解他们。
--MORE--> 扩展阅读 1、Pandas开篇之作：Pandas中使用爆炸函数 2、Pandas系列第一篇：Series类型数据创建 导入库 pandas和numpy建议通过anaconda安装后使用...；pymysql主要是python用来连接数据库，然后进行库表操作的第三方库，也需要先安装 import numpy as np import pandas as pd from pandas import...(DataFrame)是pandas中的二维数据结构，即数据以行和列的表格方式排列，类似于 Excel 、SQL 表，或 Series 对象构成的字典。...它在pandas中是经常使用，本身就是多个Series类型数据的合并。 本文介绍了10种不同的方式创建DataFrame，最为常见的是通过读取文件的方式进行创建，然后对数据帧进行处理和分析。...希望本文能够对读者朋友掌握数据帧DataFrame的创建有所帮助。 下一篇文章的预告：如何在DataFrame中查找满足我们需求的数据
路由器 网络项协议 网络结构：网络的网络 本地网络 三个本地网络节点的网络 全国通信网络：本地网络的网络 区域网络、城域网和广域网 网络分层 协议 协议的存在依赖于连接 协议定义了在两个或多个通信实体之间交换的报文格式和顺序...中的网络 HTTP协议 HTTP连接模型 队头堵塞 HTTP2：帧带来的额外好处 调整相应传输的优先级 头部压缩 Server Push HTTP2：队头堵塞，但是在TCP上...网络安全L完整性和身份验证 完整性和身份验证相互关联 网络安全：如何实现机密性 网络安全：如何实现完整性 密码散列函数性质：找到两个不同的输入使之使之经过密码散列函数后有相同的哈希值，在计算上是不可能的...有明文m，密码散列函数H 计算H（m）获得哈希值h 将m和h组合成新信息m+h 接收方拆分m+h，重新计算H（m）得h‘，对比h’和h 有明文m，密码散列函数H，以及一个密钥s 计算H（m+s）获得哈希值...h 将m和h组成成新信息m+h 接收方拆分m+h，重新计算H（m+s）得h‘，对比h’和h 网络安全：如何实现身份验证 签名：用于鉴别身份和防止伪造 非对称加密性质：加密、解密使用不同的密钥（公钥和私钥
对于数据结构，无非从“创建-存载-获取-操作”这条主干线去学习，当然面向具体的 NumPy 数组和 Pandas 数据帧时，主干线上会加东西。...Pandas WHY 下图左边的「二维 NumPy 数组」 仅仅储存了一组数值 (具体代表什么意思却不知道)，而右边的「数据帧 DataFrame」一看就知道这是平安银行和茅台从 2018-1-3 到...DataFrame 数据帧可以看成是 数据帧 = 二维数组 + 行索引 + 列索引 在 Pandas 里出戏的就是行索引和列索引，它们 可基于位置 (at, loc)，可基于标签 (iat...---- HOW WELL 比如在讲拆分-应用-结合 (split-apply-combine) 时，我会先从数据帧上的 sum() 或 mean() 函数引出无条件聚合，但通常希望有条件地在某些标签或索引上进行聚合...这波操作称被 Hadley Wickham 称之为拆分-应用-结合，具体而言，该过程有三步： 在 split 步骤：将数据帧按照指定的“键”分组 在 apply 步骤：在各组上平行执行四类操作： 整合型
NVIDIA 实验室的一些研究方向 1光子通信 电信号的扩展速度放慢 我们不仅在构建一个 GPU，而且是在构建一个系统，它整合了许多 GPU 开关并连接到一个更大的数据中心，为了做到这一点，我们需要技术来让...2深度学习加速器 深度学习几乎改变了今天生活的方方面面，有三种成分是必须的，就像让引擎运转需要空气，燃料和火花。...然后是“燃料”，是你训练的网络的图像或数据，这些数据是在 2000 年早期出现的。 而那个“火花”就是 GPU，它提供了足够的计算能力，在合理的时间内在足够大的数据集上训练足够大的模型。...第一个挑战就是没有相应的真实世界的图像，第二个挑战是现有的基于 GAN 的图像合成方法不能生成视图一致的输出结果，当你从一个帧到另一个帧的时候，东西会忽隐忽现，因为它从分布中生成图像。...这样基本上创造了一个二维的像素特征数组，然后我们取第二个传统的神经网络来渲染图像。
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