Spark SQL使用时需要有若干“表”的存在，这些“表”可以来自于Hive，也可以来自“临时表”。如果“表”来自于Hive，它的模式（列名、列类型等）在创建时已经确定，一般情况下我们直接通过Spark SQL分析表中的数据即可；如果“表”来自“临时表”，我们就需要考虑两个问题：（1）“临时表”的数据是哪来的？（2）“临时表”的模式是什么？通过Spark的官方文档可以了解到，生成一张“临时表”需要
DataFrame是一种不可变的分布式数据集，这种数据集被组织成指定的列，类似于关系数据库中的表。通过在分布式数据集上施加结构，让Spark用户利用Spark SQL来车讯结构化的数据或使用Spark表达式方法(而不是lambda)。1.python到RDD之间的通信每当使用RDD执行PySpark程序时，潜在地需要巨大地开销来执行作业。如图
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2023-09-23 11:35:17
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很久很久以前的程序员都很牛逼一不开心就自己写个操作系统自己玩，玩着玩着最后就剩下了几个，比如我们熟知的windows，linux，苹果OS，这是我们使用最底层的操作系统，在操作系统上面我们还要运行我们的应用软件，这个运行的应用软件就是我们今天重点讲解的，然而这个软件一般指企业级软件。 企业级软件最初只想把那些纸质的数据进行电子化，但是不断的发展，不断的发展，不过也就几十年的时间就出现了如下的架构
本文章介绍： 1、服务器三大技术架构及其发展趋势 2、服务器应用软件的部署架构和特点【服务器技术架构的三大发展趋势】Scale-up纵向扩展架构Scale-out横向扩展架构Hyper-converged超融合架构【纵向扩展架构特性】主要是提升单台服务器的计算性能，包括高可靠、高可用性以及可扩展性，主要适用于高性能交易类业务，如企业核心交易数据库、关键应用系统以及HPC高性能计算等业务。【纵向扩展
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2023-09-15 09:05:22
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from_pandas转换Spark DataFrame转换三、PySpark Pandas操作1.读取行列索引2.内容转换为数组3.DataFrame统计描述4.转置5.排序按行索引排序按某列值排序点关注，防走丢，如有纰漏之处，请留言指教，非常感谢前言时至如今Pandas仍然是十分火热的基于Python的数据分析工具，与numpy、matplotlib称为数据分析三大巨头，是学习Python数据
1 滚动更新的定义和目标滚动更新的含义一次只更新一小部分副本，成功后，再更新更多的副本，最终完成所有副本的更新。滚动更新的好处最大好处是零停机，整个更新过程始终有副本在运行，从而保证了业务的连续性。根据 yaml 创建资源, apply 可以重复执行，create 不行kubectl create -f deploy.yml
kubectl apply -f deploy.yml --record
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2019-10-22 15:20:00
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public class Demo04 {public static void main(String[] args) {//整数拓展 二进制0b 八进制0 十进制 十六进制0xint i1=10;int i2=010;int i3=0x11;System.out.println(i1);System.out.println(i2);System.out.println(i3);System
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2021-04-07 08:40:05
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一、概述1. 为什么要优化一个应用吞吐量瓶颈往往出现在数据库的处理速度上随着应用程序的使用，数据库数据逐渐增多,数据库处理压力逐渐增大关系型数据库的数据是存放在磁盘上的，读写速度较慢(与内存中的数据相比)2. 如何优化表、字段的设计阶段,考量更优的存储和计算数据库自身提供的优化功能，如索引横向扩展，主从复制、读写分离、负载均衡和高可用典型SQL语句优化(收效甚微)二、字段设计1. 典型方案①. 对
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2024-10-10 10:45:53
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# MySQL实现横向和纵向数据调换
在实际的数据处理过程中，我们常常需要将数据表中的横向数据调换为纵向，或者将纵向数据调换为横向，以满足特定需求。MySQL是一种常用的关系型数据库，它提供了一些简单而有效的方法来实现这些数据调换操作。本文将介绍如何使用MySQL来实现横向和纵向数据调换，并提供相应的代码示例。
## 横向数据调换为纵向
当我们需要将数据表中的横向数据调换为纵向时，通常可以使
原创
2023-09-09 08:32:39
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借助混合循环判断语句可以实现
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2023-05-18 19:44:41
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# Kubernetes自动纵向拓展实现教程
## 1. 引言
在Kubernetes中，自动纵向拓展（Auto Scaling）是一种非常重要的功能，它可以根据应用程序的负载情况自动调整Pod的数量，从而实现资源的动态分配和优化。在本教程中，我将介绍如何实现Kubernetes的自动纵向拓展功能，并提供相应的代码示例。
## 2. 实现流程
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---
原创
2023-07-10 04:44:07
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目录一、背景二、准备（一）原料（二）目的（三）Python库和函数1.pandas2.glob3.os4.map（）三、程序操作（一）引入库并更改工作路径（二）纵向合并一、背景在学校里，我们往往会学习很多高深的模型和方法，面试中的考察也屡见不鲜，而到了实际工作中使用频率却相对较低，成天和office厮混。这就是所谓的“面试造火箭，工作拧螺丝”现象。此时，不要灰心，不要难过，记住：我有工资的。言归正
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2023-06-19 21:45:22
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## Python查看当前pyspark环境
### 引言
作为一名经验丰富的开发者，我非常愿意帮助刚入行的小白解决问题并指导他们学习。在本篇文章中，我将向你展示如何使用Python查看当前pyspark环境。我将以详细的步骤和相应的代码来说明整个过程。
### 流程图
以下是整个过程的流程图，以帮助你更好地理解：
```mermaid
journey
title 查看当前pyspark
原创
2024-01-11 07:40:39
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Python数据处理pd.set_option('display.max_columns',None) # 全部列打印
pd.set_option('display.max_rows',None) # 全部行打印DataFrame合并与拼接纵向合并 变量名要完全相同 支持多表合并pd.concat([df1,df2], keys = ['df1','df2']).reset_index().d
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2023-08-08 15:15:59
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前几天在一个群里面，看到一位朋友，说到自己的阿里面试，被问了一些关于pandas的使用。其中一个问题是：pandas中合并数据的5中方法。今天借着这个机会，就为大家盘点一下pandas中合并数据的5个函数。但是对于每个函数，我这里不打算详细说明，具体用法大家可以参考pandas官当文档。【注】完整代码、数据、技术交流，文末提供join主要用于基于索引的横向合并拼接；merge主要用于基于指定列的横
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2023-09-22 11:02:17
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前言本文主要受众为开发人员,所以不涉及到MySQL的服务部署等操作,且内容较多,大家准备好耐心和瓜子矿泉水.前一阵系统的学习了一下MySQL,也有一些实际操作经验,偶然看到一篇和MySQL相关的面试文章,发现其中的一些问题自己也回答不好,虽然知识点大部分都知道,但是无法将知识串联起来.因此决定搞一个MySQL灵魂100问,试着用回答问题的方式,让自己对知识点的理解更加深入一点.此文不会事无巨细的从
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2024-10-21 18:45:05
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【纵向扩展（向上扩展，scale up）】购买更加强大的服务器来应对增加的负载； 【横向扩展（向外扩展，scale out）】添加更多的服务器；【横向扩展和复制的常见用途】（1）读操作的负载均衡；将只响应查询的服务器分离出来；（2）写操作的负载均衡；方式一：很少更新的表放在一个服务器上，而频繁更新的表分隔到多个服务器上；方式二：按地理区域分隔，这样流量可以直接定向到最近的服务器；（3）通
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2024-04-26 05:46:48
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1. 电子表格中怎么把横排数据换成竖排第一步：选中你需要转换的表单，比如以下表单：原先表号、序号、参数都是横排显示的，但是我现在需要将它转换成竖排显示。OK，选中需要转换的表单，右键点击复制。 第二步：在上1步的基础上(即选中复制以后)，在空白处或者改行的下面行然后右键点击“选择性粘贴” 第三步：继续接上1步的选择性粘贴，这个时候选择性粘贴会出来一个选项，见下图，你选中图中的【转置】，OK，这个时
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2023-10-10 07:50:58
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2013-8-201. SQL查询表的行列转换/小计/统计（with rollup，with cube，pivot解析）在实际的项目开发中有很多项目都会有报表模块，今天就通过一个小的SQL查询统计来讲解一下实际开发中比较常用的行列转换/小计/统计等报表统计相关的常用知识点。题目如下： 查询sales 和stores表，得出1993
目录表连接：笛卡尔积：视图：创建视图：create view tmp as select * from student_info where age = 25;查看视图结构：desc tmp;删除视图：drop view tmp;事务和锁：表连接：union：结果合并，同一张表union的结果通常可以使用or完成，可以多张表的查询结果合并，查询结果的列名以第一次sql语句的结果列为准。要求：两次查
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2023-09-26 21:15:45
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