使用场景是这样的：如何将一行变换成多行，如下，第一列的值是多个以分号分隔的属性：属性值字符串，现在我想把这列拆 成属性 和 属性值两列来显示，如下：
# ["规格:RN1-10/51;规格:RN1-10/52;规格:RN1-10/53", '11', '22']
# ["规格", "RN1-10/51", '11', '22']
# ["规格", "RN1-10/52", '11', '2
# PyCharm PySpark 连 Hive 教程
作为一名刚入行的小白，你可能对如何将 PyCharm 与 PySpark 连接到 Hive 感到困惑。别担心，这篇文章将为你提供详细的步骤和代码示例，帮助你实现这一目标。
## 步骤概览
以下是实现 PyCharm PySpark 连 Hive 的步骤：
| 序号 | 步骤 | 描述 |
|------|------|------|
原创
2024-07-19 04:13:49
132阅读
安装下载配置anaconda Python+Pycharm+OpenCV安装Pycharm安装anaconda安装OpenCV 安装Pycharm官网下载地址 专业版和社区版区别如图，你们可以参照自己所需要的版本选择下载。选择安装选项安装anacondaAnaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。 下载地址：https://
一、开发PySpark 所需准备环境安装python环境：下载安装Anaconda。参考：安装PyCharm：下载安装PyCharm。官网下载Spark安装包：由于PyCharm开发spark 需要本地Spark环境，所以要在官网中下载Spark安装包到本地（这里我们下载Spark1.6版本）。进入Spark官网，找到对应的Spark版本下载。 将下载好的安装包解压到本地某个路径（路径中
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2024-06-17 18:16:28
3065阅读
# PyCharm配置PySpark环境指南
在大数据处理领域，Apache Spark是一个广泛使用的框架。而PySpark是Spark的Python API，能够帮助开发者使用Python操作Spark。对于入门的小白来说，配置PySpark环境可能感觉有些复杂。本文将通过详细的步骤和代码示例，指导你在PyCharm中配置PySpark环境。
## 整体流程
以下是配置PySpark环境
pycharm配置pyspark环境参考这篇博客， 比较靠谱：https://blog.csdn.net
原创
2022-07-18 14:58:26
144阅读
Ascii码（American Standard Code for Information Interchange，美国信息互换标准代码）：最初计算机只在美国使用时，只用8位的字节来组合出256（2的8次方）种不同的状态，把所有的空格、标点符号、数字、大小写字母分别用连续的字节状态表示，一直编到了第127号，拓展字符集：世界各地的都开始使用计算机，一直把序号编到了最后一个状态255。从128到25
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2024-09-07 12:50:40
26阅读
# PyCharm与PySpark环境配置指南
在大数据时代，Apache Spark已经成为处理大规模数据的流行工具。PySpark是Spark的Python API，使得Python开发者能够轻松地处理大数据。本文将介绍如何在PyCharm中配置PySpark环境，并提供代码示例，帮助你快速上手。
## 1. 环境准备
### 1.1 安装必要软件
首先，确保你的系统中已安装以下软件：
使用PyCharm配置Spark的Python开发环境 http://blog.tomgou.xyz/shi-yong-pycharmpei-zhi-sparkde-pythonkai-fa-huan-jing.html
原创
2023-06-06 17:05:01
68阅读
在pycharm中配置开发环境 a、打开pycharm，创建一个progect,设置run configuration 在环境变量中添加HADOOP_HOME,SPARK_HOME和PYTHONPATH b、安装pyspark 和py4j pyspark安装，在cmd终端中pip install pyspark或者在pycharm的setting中 安装的比较慢，勿骄勿躁。 py4j Py4j可以
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2023-12-16 11:36:02
46阅读
## 如何在PyCharm中使用PySpark
作为一名经验丰富的开发者，我将引导您学习如何在PyCharm中使用PySpark。PySpark是一个用于大规模数据处理的Python库，它结合了Python和Apache Spark的强大功能。以下是实现此目标的步骤：
步骤 | 操作
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步骤1：安装PySpark | 在PyCharm中，打开终端并运行以下命令
原创
2023-07-20 10:44:56
471阅读
一.背景最近想整理整理pyspark的环境，由于本人是windows本，所以之前都是用winutils解决跨平台问题，最近想着我能不能直接使用服务器上的pyspark环境啊，所以在网上搜索了一番加上测试了一趟，捋了捋流程发出来记一下，mark！二.必备1. 完成SSH免密登录的Linux服务器一台和Windows笔记本一台（理论上只要免密了都适用）2. Linux服务器本地存在正常可使用的pysp
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2023-12-15 06:17:38
127阅读
重要提示：如果是windows系统，不用看了，这方法用不了，因为本人的系统是ubuntu的。所以可以使用第一步：你当然需要在本地装好spark，hadoop，java等环境，保证线上不使用kerberos认证的时候，你的pyspark是可用的。如果不行，请参考我的另一篇文章，pyspark 连接远程hive，当然同样先保证你的环境是OK的，并且环境变量这些都配置好了，同时hosts中的路由也配好了
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2023-09-15 11:48:02
135阅读
在使用 PyCharm 开发Spark应用时，需要安装 PySpark。这个过程虽然简单，但我记录下了所有步骤，确保安装顺利。下面是我整理的详细过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用。
## 环境准备
在安装 PySpark 之前，我们需要确保系统环境的准备，包括前置依赖的安装。首先，你的机器需要具备以下硬件资源，安排出一个可接受的配置：
```mermaid
# 如何在 PyCharm 中引入 PySpark
PySpark 是 Apache Spark 的 Python API，使得大数据处理变得更加简单和高效。如果你是刚入行的开发者，使用 PyCharm 开发 PySpark 应用可能会让你感到困惑。下面，我们会详细解释如何在 PyCharm 中引入 PySpark，分步骤进行演示。
## 流程概览
首先，我们来看看整个流程的步骤：
| 步
原创
2024-09-10 03:57:09
105阅读
1、下载如下放在D盘添加SPARK_HOME=D:\spark-2.3.0-bin-hadoop2.7。并将%SPARK_HOME%/bin添加至环境变量PATH。然后进入命令行，输入pyspark命令。若成功执行。则成功设置环境变量找到pycharmsitepackage目录右键点击即可进入目录，将上面D:\spark-2.3.0-bin-hadoop2.7里面有个/python/pyspark
原创
2018-08-09 17:38:07
8799阅读
## 从Mac上使用PyCharm和PySpark进行大数据分析
在大数据处理领域，PySpark是一个非常流行的工具，可以帮助我们处理大规模数据集。而PyCharm是一个强大的Python集成开发环境，可以帮助我们更高效地编写Python代码。本文将介绍如何在Mac上使用PyCharm和PySpark进行大数据分析。
### 安装PySpark
首先，我们需要安装PySpark。可以通过p
原创
2024-03-10 04:44:52
87阅读
# 如何在PyCharm中运行PySpark
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何在PyCharm中运行PySpark。PySpark是一个用Python编写的Spark应用程序，允许你利用Spark的强大功能进行数据处理和分析。通过PyCharm这个流行的Python集成开发环境，你可以方便地编写和调试PySpark代码。
## 流程概述
下面是在PyCharm中运行PySpark的步骤概
原创
2024-07-04 04:35:31
157阅读
简介PyHive 是一组 Python DB-API 和 SQLAlchemy 接口，可用于 Presto 和 Hive。它为 Python 提供了一个与 Presto 和 Hive 进行交互的平台，使得数据分析师和工程师可以更方便地进行数据处理和分析。安装在安装 PyHive 之前，你需要确保已经安装以下软件：PipPythonJDK（Java Development Kit）Hive 或 Pr
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2023-11-20 07:42:43
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一、安装流程1.安装pillow>pip install pillow2.安装pyautogui>pip pyautogui3.验证安装结果4.在pycharm中安装>file>setting>project>interpreter点击右侧“+”号，搜索pygame，点击install package（图略） 二、问题和思考1.Pillow无法安装（1
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2023-06-02 14:59:43
638阅读
