使用webdriver-manager解决浏览器与驱动不匹配所带来自动化无法执行的问题 1、前言 在我们使用 Selenium 进行 UI 自动化测试时，常常会因为浏览器驱动与浏览器版本不匹配，而导致自动化测试无法执行...，需要手动去下载对应的驱动版本，并替换原有的驱动，可能还会遇到跨操作系统进行测试的时候，以及浏览器自动升级后，也会导致与驱动不匹配的问题。...为了解决这个问题，可以使用 webdriver-manager，它可以帮助我们自动识别当前运行环境下的系统信息以及对应浏览器信息，并自动下载对应浏览器驱动。...driver = webdriver.Chrome() driver.get('https://www.baidu.com/') 运行后报错，发现此版本的 ChromeDriver 与当前浏览器版本不匹配，无法执行
而我们在产品开发过程中，可能需要用到spark-sql来进行数据加工，本文就采用脚本的方式，调用spark-shell来进行数据的处理，执行需要的sql语句。...= "" ];then ((i++)) sparksql=${sparksql}"spark.sql(\"$splitchar\").show();" else...break fi done else sparksql = "spark.sql(\"$sql\").show();" fi echo $sparksql echo...3.问题总结 1.使用中用-e参数进行执行的时候，SQL语句后面的分号“;”要注意，不要漏掉，不然会无法识别。 2.本文演示中是直接在脚本存放路径进行执行的。...3.对于sql文本，需要注意编写的文本的行结束符要是UNIX/LINUX（LF）格式的，不然会无法识别。
对于这个特定的练习，我们使用了来自 Kaggle[2] 的公开数据。.../All_Data_Tesco.csv", header true)""" ) spark.sql("INSERT INTO retail_data SELECT * FROM retail_temp...下面是数据（使用 Spark SQL 查询）。 团队B 接下来，使用 Spark 执行“Aldi”超市的摄取，数据集作为 Iceberg 表 （retail_ice） 存储在 S3 数据湖中。...spark.sql( """CREATE OR REPLACE TEMPORARY VIEW salesview USING csv OPTIONS (path "file...下面是 Tableau 中的最终报告，它集成了来自两种不同表格格式的数据集，以执行按类别的产品销售分析。
Pyspark 将 DataFrame 写入 Parquet 文件格式 现在通过调用DataFrameWriter类的parquet()函数从PySpark DataFrame创建一个parquet文件...SQL 查询 DataFrame Pyspark Sql 提供在 Parquet 文件上创建临时视图以执行 sql 查询。...salary >= 4000 ") 在 Parquet 文件上创建表 现在来看看在 Parquet 文件上执行 SQL 查询。...为了执行 sql 查询，我们不从 DataFrame 中创建，而是直接在 parquet 文件上创建一个临时视图或表。.../gender=F\")") spark.sql("SELECT * FROM PERSON2" ).show() 上述示例的输出如下所示。
所有Spark SQL的应运而生，它是将Spark SQL转换成RDD，然后提交到集群执行，执行效率非常快！ 传统的数据分析中一般无非就是SQL，跟MapReduce。...SQL解析成RDD编程，系统执行一般比人写的更好些。...，这时候可以用DataFrame 既DataSet[Row]很好的解决问题。...在这里插入图片描述 强类型实现 强类型无法使用SQL形式查询调用函数，只能用DSL风格。...在Spark目录下执行如下命令启动Spark SQL CLI，直接执行SQL语句，类似一Hive窗口。
) .map(_.split("\t")) .map(line => Dept(line(0).trim.toLong, line(1), line(2))) .toDS() // 如果调用...进行基本查询 4.1 Spark SQL基本使用 // 1.首先需要将 DataFrame 注册为临时视图 df.createOrReplaceTempView("emp") // 2.查询员工姓名及工作...spark.sql("SELECT ename,job FROM emp").show() // 3.查询工资大于 2000 的员工信息 spark.sql("SELECT * FROM emp where...sal > 2000").show() // 4.orderBy 按照部门编号降序，工资升序进行查询 spark.sql("SELECT * FROM emp ORDER BY deptno DESC...,sal ASC").show() // 5.limit 查询工资最高的 3 名员工的信息 spark.sql("SELECT * FROM emp ORDER BY sal DESC LIMIT
⚠️注意：以下需要在企业服务器上的jupyter上操作，本地jupyter是无法连接企业hive集群的 案例一：多参数循环写入临时表 案例背景：写入每天的热搜数据，热搜类型分为当日、近1日、近2日、近3...(creat_sql.format(i=i)) # 创建表 spark.sql(insert_sql.format(i=i)) # 写入表 end_time=datetime.now...spark.sql(creat_sql.format(i=i)) # 创建表 spark.sql(insert_sql.format(i=i)) # 写入表 end_time=..._1{i}; ''' spark.sql(drop_sql.format(i=i)) # 删除表 CPU times: user 3.94 ms, sys: 1.96 ms,...total: 5.91 ms Wall time: 148 ms 总结 至此，python小案例系列也结束了，案例基本来源于我的日常业务。
查看某个数据库 scala> spark.sql("select * from emp").show // 显示100行 scala> spark.sql("select * from emp")....2.2 启动 spark-sql 在spark-shell执行 hive 方面的查询比较麻烦.spark.sql("").show Spark 专门给我们提供了书写 HiveQL 的工具: spark-sql...("create database spark0805").show spark.sql("use spark0805") // spark.sql("create table user1...("create database spark0806").show spark.sql("use spark0806") spark.sql("create table user1(id...("user spark1016") df.write.insertInto("user2") // 基本等价于mode("append").saveAsTable("user2")
一、概述 1、简介 Hive on Spark：Hive既作为存储元数据又负责SQL的解析优化，语法是HQL语法，执行引擎变成了Spark，Spark负责采用RDD执行。...Spark on Hive：Hive只作为存储元数据，Spark负责SQL解析优化，语法是Spark SQL语法，Spark底层采用优化后的df或者ds执行。...SQL spark.sql("select id,name from user").show() // 关闭资源 spark.stop() } 执行结果 +---+----+ | id|name...[atguigu@hadoop102 spark-local]$ bin/spark-shell scala> spark.sql("show tables").show 创建一个表 注意：执行完后，发现多了...spark.sql("create table user(id int, name string)") 查看数据库 spark.sql("show tables").show 向表中插入数据 spark.sql
安装方法是，打开Linux终端，执行如下命令： sudo apt-get install python3-pip pip3 install bottle 2.数据预处理 本案例的数据集来自Kaggle...def countryCustomer(): countryCustomerDF = spark.sql("SELECT Country,COUNT(DISTINCT CustomerID) AS...def countryQuantity(): countryQuantityDF = spark.sql("SELECT Country,SUM(Quantity) AS sumOfQuantity...def countrySumOfPrice(): countrySumOfPriceDF = spark.sql("SELECT Country,SUM(UnitPrice*Quantity)...def stockQuantity(): stockQuantityDF = spark.sql("SELECT StockCode,SUM(Quantity) AS sumOfQuantity
spark.sql("SELECT deptno, job, count(*) FROM emp GROUP BY deptno, job").show() 输出： +------+--------...spark.sql("SELECT deptno, count(ename) ,sum(sal) FROM emp GROUP BY deptno").show() 输出： +------+----...以下分别使用两种方式来自定义一个求平均值的聚合函数，这里以计算员工平均工资为例。...file/emp.json") df.createOrReplaceTempView("emp") // 10.使用自定义函数和内置函数分别进行计算 val myAvg = spark.sql...("SELECT myAverage(sal) as avg_sal FROM emp").first() val avg = spark.sql("SELECT avg(sal) as avg_sal
编者注：在上篇文章《没有自己的服务器如何学习生物数据分析》上篇，我们对 IBM 云计算平台有了基本了解，也学习了如何对数据进行下载上传以及基本的预处理。...= "NULL") GROUP BY Chrom 了解更多 SQL 可以在这个网站 https://www.w3schools.com/sql/ 在线学习基本的SQL语句。...SQL 语句在调取 UCSC 数据集中同样作用巨大，具体这里不表。 这句话怎么在 DataFrame 执行？...")sqlDF_genesInEachChr = spark.sql(""" SELECT Chrom, COUNT(DISTINCT(Gene)) AS Cnt FROM GTF WHERE...代码块【13】： sqlDF_exonsInEachTran = spark.sql(""" SELECT Tran, COUNT(DISTINCT(Exon)) AS Cnt FROM
int) using iceberg """.stripMargin)spark.sql( """ |insert into hadoop_prod.mydb.mytest values (...1,"zs",18),(2,"ls",19),(3,"ww",20) """.stripMargin)//1.SQL 方式读取Iceberg中的数据spark.sql("select * from hadoop_prod.mydb.mytest...指定快照语法为：CALL ${Catalog 名称}.system.set_current_snapshot("${库名.表名}",快照ID)操作如下：//SQL 方式指定查询快照ID 数据spark.sql..."${库名.表名}",快照ID)操作如下：//省略重新创建表mytest，两次插入数据//SQL方式回滚快照ID，操作如下：spark.sql( """ |Call hadoop_prod.system.rollback_to_snapshot...执行会卡住，最后报错广播变量广播问题（没有找到好的解决方式，目测是个bug问题）每次Commit生成对应的Snapshot之外，还会有一份元数据文件“Vx-metadata.json”文件产生，我们可以在创建
⚠️注意：以下需要在企业服务器上的jupyter上操作，本地jupyter是无法连接公司hive集群的 利用PySpark读写Hive数据 # 设置PySpark参数 from pyspark.sql...select 1 as id, 'A' as dtype, 10 as cnt union all select 2 as id, 'B' as dtype, 23 as cnt ''' spark.sql...temp.hive_mysql ''' df = spark.sql(sql_hive_query).toPandas() df.head() id dtype cnt 0 1 A 10...) # 执行sql语句 df_mysql = pd.DataFrame(cursor.fetchall()) # 获取结果转为dataframe # 提交所有执行命令 con.commit...所以很多关于MySQL的操作方法也是无奈之举～ # ## 线上环境需配置mysql的驱动 # sp = spark.sql(sql_hive_query) # sp.write.jdbc(url="jdbc
Hive是将SQL转为MapReduce SparkSQL可以理解成是将SQL解析成'RDD' + 优化再执行 1.5 Spark SQL数据抽象 1.5.1 DataFrame 什么是DataFrameDataFrame...与DataFrame相比，保存了类型信息，是强类型的，提供了编译时类型检查， 调用Dataset的方法先会生成逻辑计划，然后被spark的优化器进行优化，最终生成物理计划，然后提交到集群中运行！...SQL风格 DataFrame的一个强大之处就是我们可以将它看作是一个关系型数据表，然后可以通过在程序中使用spark.sql() 来执行SQL查询，结果将作为一个DataFrame返回 如果想使用SQL....show 4.使用SQL风格完成DSL中的需求 spark.sql("select name, age + 1 from t_person").show spark.sql("select name,...●Hive查询流程及原理 执行HQL时，先到MySQL元数据库中查找描述信息，然后解析HQL并根据描述信息生成MR任务 Hive将SQL转成MapReduce执行速度慢 使用SparkSQL整合Hive
问题导读 1.dataframe如何保存格式为parquet的文件？ 2.在读取csv文件中，如何设置第一行为字段名？ 3.dataframe保存为表如何指定buckete数目？...$ val sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM parquet....statements can be run by using the sql methods provided by spark val teenagerNamesDF = spark.sql...$ val sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM parquet....更多信息参考下面来自官网 [Plain Text] 纯文本查看 复制代码 ?
spark.sql("SHOW TABLES").show() 现在让我们将 Hive table 迁移成 Iceberg table....为了避免重新操作，就需要停止任务执行，这可能在某些场景下不可行。 如果需要重任何数据，这个方法也是不可行的。...所有的Iceberg procedures 都可以通过使用下面语法的 SQL 语句调用： spark.sql("CALL catalog_name.system.procedure_name(arguments...数据损坏问题不太可能发生，因为可以在迁移过程中对数进行审计、验证和计数。因此，你可以清除旧表中存在的任何不完善的数据，并添加检查以确保所有记录都已正确添加到你的验证中。...迁移过程完成之后，你将删除旧表，所以这也只是临时的一个问题。 因为正在重写表中的所有数据，所以此迁移方式可能比就地迁移花费更长的时间，所需的时间也是取决于表的大小。
9| M| 3| +----------+------+-------------+ only showing top 20 rows 三、临时表 Dataset调用...spark.sql执行sqll操作，可以选择创建的临时表。...userDF.createOrReplaceTempView("user"); spark.sql("select occupation,gender,count(1) from user " +...spark.sql("select occupation," + " sum(CASE gender WHEN 'F' THEN 1 ELSE 0 END)Female," +...用UserID连接用户表和评论表： spark.sql("SELECT gender,age,count(*) FROM user JOIN rating " + "ON user.userID
for Spark auto partition discovery tripsSnapshotDF.createOrReplaceTempView("hudi_trips_snapshot") spark.sql...("select fare, begin_lon, begin_lat, ts from hudi_trips_snapshot where fare > 20.0").show() spark.sql...createOrReplaceTempView("hudi_trips_snapshot") val commits = spark.sql("select distinct(_hoodie_commit_time...load(basePath) tripsIncrementalDF.createOrReplaceTempView("hudi_trips_incremental") spark.sql("select...load(basePath) tripsPointInTimeDF.createOrReplaceTempView("hudi_trips_point_in_time") spark.sql("select
//1.查看name字段的数据 spark.sql("select name from t_person").show //2.查看 name 和age字段数据 spark.sql...+1 from t_person").show //4.过滤age大于等于25的 spark.sql("select name,age from t_person where age >...//6.按年龄进行分组并统计相同年龄的人数 spark.sql("select age,count(age) from t_person group by age").show //...基于DSL编程 使用SparkSession加载文本数据，封装到Dataset/DataFrame中，调用API函数处理分析数据（类似RDD中API函数，如flatMap、map、filter等），编程步骤...语句，使用SparkSession执行获取结果； 第四步、控制台打印结果数据和关闭SparkSession； 具体演示代码如下： package cn.itcast.sql import org.apache.spark.SparkContext
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