Python的datetime模块提供了处理日期和时间的功能。它包含了多个类和函数，可以用来创建、操作、格式化和计算日期和时间。...可以进行日期和时间的加减操作，计算两个日期之间的时间间隔等。...： 处理日期和时间的计算：可以通过datetime类和timedelta类来进行日期和时间的计算，比如计算两个日期之间的时间间隔、计算某个日期的前后几天等。...datetime的应用 应用一 根据加入时间计算出自己加入CSDN的天数 解题步骤 1.根据日期构造出datetime类型的变量 2.把两个变量进行相减得到结果即为所求 #先构造...我的博客即将同步至腾讯云开发者社区，邀请大家一同入驻： https://cloud.tencent.com/developer/support-plan?
我们知道Spark是快速处理海量数据的框架，而深度学习一直以来都非常耗费硬件资源，因此使用在Spark框架上进行深度学习对于提升速度是非常有用的。...我们知道Spark是快速处理海量数据的框架，而深度学习一直以来都非常耗费硬件资源，因此使用在Spark框架上进行深度学习对于提升速度是非常有用的。...这是community采取的非常重要的一步。 2014年时，Spark与Scala或Java一起使用要快得多。并且由于性能的原因，整个Spark世界转向了Scala（是一种令人敬畏的语言）。...---- ---- 这是我在开始研究这个问题之前自问的问题。 答案分为两部分： 1、 Apache Spark是一个以简单和陈述的方式在集群中分布计算的框架。...4、 它是用Python编写的，因此它将与所有着名的库集成在一起，现在它使用TensorFlow和Keras这两个主要的库来做DL 在下一篇文章中，我将全面关注DL pipelines库以及如何从头开始使用它
大数据已经火了很久了，一直想了解它学习它结果没时间，过年后终于有时间了，了解了一些资料，结合我自己的情况，初步整理了一个学习路线，有问题的希望大神指点。...(scala,spark,spark core,spark sql,spark streaming,spark mllib,spark graphx) Python(python,spark python...五、Spark Scala： 一种类似java的完全面向对象的编程语言。...MLlib以来jblas线性代数库，jblas本身以来远程的Fortran程序。...Spark Python： Spark是由scala语言编写的，但是为了推广和兼容，提供了java和python接口。 六、Python Python: 一种面向对象的、解释型计算机程序设计语言。
举例： 1、商品推荐：问题： （1）大量的订单如何存储？ （2）大量的订单如何计算？ 2、天气预报：问题： （1）大量的天气数据如何存储？ （2）大量的天气数据如何计算？...如果你想要学好大数据最好加入一个好的学习环境，可以来这个Q群251956502 这样大家学习的话就比较方便，还能够共同交流和分享资料 什么是大数据，本质？...1、Hadoop：基于Java语言开发 2、Spark：基于Scala语言，Scala基于Java语言 学习大数据需要的基础和路线 1、学习大数据需要的基础： Java基础（JavaSE）---> 类、...Oozie： 工作流引擎 （3）Spark的学习 （*）第一个阶段：Scala编程语言 （*）第二个阶段：Spark Core-----> 基于内存，数据的计算 （*）第三个阶段：Spark SQL...-----> 类似Oracle中的SQL语句 （*）第四个阶段：Spark Streaming---> 进行实时计算（流式计算）比如：自来水厂 （4）Apache Storm：类似Spark Streaming
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...五、Spark Scala： 一种类似java的完全面向对象的编程语言。 jblas： 一个快速的线性代数库（JAVA）。...Spark： Spark是在Scala语言中实现的类似于Hadoop MapReduce的通用并行框架，除了Hadoop MapReduce所具有的优点，但不同于MapReduce的是job中间输出结果可以保存在内存中...MLlib以来jblas线性代数库，jblas本身以来远程的Fortran程序。...Spark Python： Spark是由scala语言编写的，但是为了推广和兼容，提供了java和python接口。 六、Python Python: 一种面向对象的、解释型计算机程序设计语言。
不能满足需求，在这个阶段我们引入了ClickHouse，用来建设性能更强悍，响应时间更短的数据分析平台，以满足实时性要求，但如何连通 Hive 数仓和ClickHouse呢？...01 环境准备 官方推荐的 seatunnel1.5.7+spark2.4.8+scala2.11 全部解压安装到/u/module下即可 [hadoop@hadoop101 module]$ unzip...SPARK2_HOME=/u/module/spark-2.4.8-bin-hadoop2.7 #Scala Env export SCALA_HOME=/u/module/scala-2.11.8...all，不输入第二参数则取前一天 elif [[ $1 = all ]]; then # 判断非空，如果不传时间默认取前一天数据，传时间就取设定，主要是用于手动传参 if [ -n "$2"...04 总结 本文主要分享了一个基于 Seatunnel 的生产力脚本，介绍了如何连通 Hive 数仓与 ClickHouse ，将 ClickHouse 无缝加入离线数仓流程，并进行流程测试。
前言 由于个人学习需要，所以来研究一下怎么安装 Spark，但是由于个人的经济资源有限，所以还没有上集群，这里先试一下单机版的 Spark。后期有扩展的话，同步更新集群安装教程。...所以我们先安装一下 Scala，先到Scala官网上下载一下 Scala 的压缩包。 然后我们将压缩包上传到 Centos 服务器上，怎么上传这里就不做细说。...下面是我的环境变量。...bin:${SCALA_HOME}/bin:$PATH 然后我们可以验证一下 scala: 到这里 scala 安装就完成了，接下来就是 Spark 的安装啦~~~ 1....下面是我的环境变量。
java可以说是大数据最基础的编程语言，我接触的很大一部分的大数据开发都是从Jave Web开发转岗过来的。...推荐书籍： 《Effective Java中文版》 如果你想要学好大数据最好加入一个好的学习环境，可以来这个Q群251956502 这样大家学习的话就比较方便，还能够共同交流和分享资料 阶段二、大数据Hadoop...体系 Hadoop是用Java语言开发的一个开源分布式计算平台，适合大数据的分布式存储和计算平台。...推荐书籍： 1、《Big Data》 2、《Hadoop权威指南》 3、《Hive编程指南》 阶段三、Scala黄金语言和Spark Scala和java很相似都是在jvm运行的语言，在开发过程中是可以无缝互相调用的...Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是MapReduce的替代方案，而且兼容HDFS、Hive，可融入Hadoop的生态系统，以弥补MapReduce的不足。
现在计算机技术发展现象是：无论硬件技术如何发展都满足不了软件需求；无论处理器变得能跑多快，都无法满足软件对计算能力的需要。...它到底是一个什么样的编程语言、功能如何强大、特点如何，这些自不用我多说。Scala是面向对象编程（OOP）和泛函编程（FP）的完美混合体。...我下面一系列的文章就不会描述那些Scala编程语言的语法语意，而是以展示如何从OOP编程思维转换到泛函编程模式为主。 ...之所以选择了Scala主要还是它是我在寻找解决方案时第一个碰巧遇到的一个新的编程语言，能够解决一直以来思考的那些在java开发工作中所遇到的问题。...可以完整构建大型软件系统及实现团队开发管理 5、已经有一些知名企业使用Scala开发了自己的平台如Tweeter, Gilt, Foursquare等。大型的成功项目最著名的是 Spark
2013年开始从事Spark平台的研究和使用运营实践，多年以来一直专注于分布式存储和计算等领域。...在我们的实际应用案例中，发现Spark在性能上比传统的MapReduce计算有较大的提升，特别是迭代计算和DAG的计算任务。 CSDN：您认为Spark 技术最适用于哪些应用场景？...王联辉：具有迭代计算的数据挖掘和图计算应用，以及具有DAG的ETL/SQL计算应用。 CSDN：企业在应用Spark 技术时，需要做哪些改变吗？企业如果想快速应用Spark 应该如何去做？...是如何解决的？ 王联辉：前期我们的业务工程师在Spark的使用和调优上遇到了一些困难，以及Scala的学习上花了一些时间。...另外Spark方面的参考资料比较少以及熟练使用Scala语言的程序员也比较少。 CSDN：您在本次演讲中将分享哪些话题？
前言在18年初刚开始接触学习spark的时候，买了一本《Spark大数据处理技术》的书，虽然后来一些Spark开发的知识都是从官网和实践中得来的，但是这本书对我来说是启蒙和领路的作用。...最常见的就是运行在第三方的计算调度平台上，例如yarn和K8s。我测试使用local模式，生产是yarn，所以Spark就围绕着这两个来写。先说说在IDE中如何开发local的Spark程序。...我使用scala来完成Spark开发，原因:定理变量无需指定类型，使用val或varlambada操作，更符合流式计算的感觉（我开发流式计算比较多）调用无参方法可以不写括号趁机多掌握一门语言，而且Spark...源码大多为scala程序开发因为Spark源码是java和scala开发的，所以要配置java和scala环境，在选择spark版本的同时，一起选择对应的scala的版本。...maven依赖Spark作为计算框架，和其他Java框架一样，需要引入依赖的jar。
导读 自从事数据科学行业以来，便每天在与各种数据处理打交道，当然这里的数据处理是多方面的：既有数据采集和读写，也有数据清洗与变换，当然还有数据分析和挖掘。...Python之后学习的最重要的库，潘大师曾经一度是我数据分析的主力，也着实解决了我实际工作中的不少问题，还整理了很多数据分析的小技巧（详见这一年，我总结了这些Pandas小技巧……）。...一直认为，在千万级以下数据量的场景中，Pandas是最好的数据分析工具，没有之一…… Spark，当数据量超过千万数量级时，Pandas的处理效率就会肉眼可见的变慢不少，此时Spark这款分布式计算处理框架堪称是最佳替代品...当然，Spark的舞台绝不止于Pandas所擅长的离线批处理场景，机器学习、流处理以及图计算等都是Spark的独门绝技。...为了用好Spark，个人不仅系统学习了相关入门课，还专门大费周章的学习Scala语言(Scala入门系列终章：类与对象)，只因Spark与Scala才是绝配。
[w356ahsfu2.png] 上个月，在Apache Spark和SPARQL中; RDF Graphs和GraphX(这篇文章中)，我描述了Apache Spark如何作为一个更有效地进行MapReduce...操作的替代方法出现，以便跨群集分配计算任务。...我还描述了Spark的GraphX库如何让您在图形数据结构上进行这种计算，以及我如何获得一些使用RDF数据的想法。我的目标是在GraphX数据上使用RDF技术，或者，以演示(他们彼此)如何互相帮助。...，但尽管我也使用Scala，但我的主要关注点是在Spark GraphX数据结构中存储RDF，特别是在Scala中。...（我不得不感谢上面提到的我的朋友Tony，因为他之前帮助我走出了被Scala范围问题困扰的一个节点，而且，正如我之前提醒的那样，我的编码风格可能会让有经验的Scala程序员喝红牛被呛到，我也很乐意听取有关改进的建议
No, 这正是我享受的地方！ 初学数据库时，我把 Oracle 反复装了 50 多遍。Solaris, Redhat, CentOS，能找到的操作系统，我都装了。...所以，我还是会选择，多自己动手，从 0 到 1 玩一样东西。虽然少看了很多蓝光高清电影，但这个过程是值得的！ ?...，通过集群部署，可以发挥并发计算的优势。...其与 Hadoop, Hive 天然集成的策略，让计算更贴近本地数据，完成快速计算，提高效率。 所以在本次实验中，我把 Spark 部署到了 Hadoop 集群中，发挥最大的优势。...接下来配置每台计算机的环境变量，以及 Spark 集群参数. 环境变量 环境变量，提供了快捷访问可执行文件的路径。 本次实验主要配置 Spark Home 与 Scala Home.
本篇文档是介绍如何快速使用spark，首先将会介绍下spark在shell中的交互api，然后展示下如何使用java,scala,python等语言编写应用。可以查看编程指南了解更多的内容。...我的本地有个文件——test.txt,内容为： hello world haha nihao 可以通过这个文件创建一个新的RDD val textFile = sc.textFile("test.txt...> lines.count() res5: Long = 1 scala> lines.first() res6: String = haha nihao 更多RDD操作 RDD算子和转换可以组成很多复杂的计算...举个简单的例子，对linesWithSpark RDD数据集进行缓存，然后再调用count()会触发算子操作进行真正的计算，之后再次调用count()就不会再重复的计算，直接使用上一次计算的结果的RDD...100行左右的文件很愚蠢，但是如果再非常大的数据集下就非常有用了，尤其是在成百上千的节点中传输RDD计算的结果。
所以，趁着这篇博客，重拾自己，认清自己，要时刻谨记我是一名码农。不过，摸着良心说，最近的技术方面也是有所感悟和积累的，比如如何写好设计文档，如何使用延时队列，如何使用防刷技术等等。...当然了，今天我们还是沿着“学习Spark”这条路继续走下去。 上篇主要介绍了在Mac下如何下载安装Hadoop、Scala和Spark并成功启动环境。...1.1 Scala与Intellij集成报错 在Scala安装成功后，准备到Intellij上写Scala代码，发现Scala都配好了（关于如何配置，网上资料很多），结果运行Scala程序时报错。...在Intellij中打开project structure，删除已有的Scala的路径（我的Scala是安装在/usr/local/Cellar/scala/2.12.2路径下的）,重新添加/usr/local...1.5 Spark启动 上篇在配置Spark时没有配置spark-defaults.conf文件，所以在Spark安装目录下（我的是/usr/local/Spark）启动.
MR，Spark，Flink以来开篇第一个程序都是Word Count。那么今天Flink开始目标就是在本地调试出Word Count。 ?...如果需要与Hadoop版本结合，那么下载相应的Hadoop关联版本即可。如果不与Hadoop结合就直接下载Scala版即可。我这里就直接下载了Scala2.11的相关版本。 ?...搜索安装同时需要把Scala语言包进行安装。不知道如何操作可以联系我 微信公号。...word,1 1 是为了能够在下面进行计算....1位进行分组 .groupBy(0) // 分组的元组的计算方式为 value +value 也就是刚才的 同样的词 把 1+1 .reduce(new ReduceFunction<Tuple2
加载数据时，考虑过滤，仅仅获取前一天数据 b. 报表分析时 使用SQL编程，比较容易 可以考虑DSL编程 c....官方案例运行，”词频统计“ 编程实现代码：SparkStreaming入门程序编写 Streaming 工作原理 如何使用批的思想处理流式数据 3、DStream：分离、离散流 DStream...概述之SparkStreaming计算思想 Spark Streaming是Spark生态系统当中一个重要的框架，它建立在Spark Core之上，下图也可以看出Sparking Streaming...对于目前版本的Spark Streaming而言，其最小的Batch Size的选取在0.5~5秒钟之间，所以Spark Streaming能够满足流式准实时计算场景， 08-[掌握]-入门案例之运行官方词频统计...scala-library ${scala.version} org.apache.spark
可以将RDD视作数据库中的一张表。其中可以保存任何类型的数据。Spark将数据存储在不同分区上的RDD之中。 RDD可以帮助重新安排计算并优化数据处理过程。...此外，它还具有容错性，因为RDD知道如何重新创建和重新计算数据集。 RDD是不可变的。...行动：行动操作计算并返回一个新的值。当在一个RDD对象上调用行动函数时，会在这一时刻计算全部的数据处理查询并返回结果值。...Spark快速入门指南 – Spark安装与基础使用 scala安装 Scala作为编写Spark的源生语言，更新速度和支持情况肯定是最好的，而另一方面Scala本身语言中对于面向对象和函数式编程两种思想的糅合...，使得该语言具有很多炫酷的语法糖，所以在使用Spark的过程中我采用了Scala语言进行开发。
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