说明图库在处理关系上比传统关系型数据库好很多，因此计划使用neo4j作为flask的数据库后端flask一般使用sqlalchemy（ORM）连接mysql作为数据库后端，我觉得不是非常灵活。在定义各个数据表的关系时需要分别在对应的数据对象里声明，还要遵守一定的规范，如果说仅仅是比较固定的表格还听合适，问题是变化。无论是mysql数据库本身，又或者表和表的关系之间，一旦有变化调整起来都是很复杂的。
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2023-08-18 16:34:55
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文 | 邹晨俊 on 大数据前言有赞数据平台从 2017 年上半年开始，逐步使用 SparkSQL 替代 Hive 执行离线任务，目前 SparkSQL 每天的运行作业数量5000个，占离线作业数目的55%，消耗的 cpu 资源占集群总资源的50%左右。本文介绍由 SparkSQL 替换 Hive 过程中碰到的问题以及处理经验和优化建议，包括以下方面的内容：有赞数据平台的整体架构。SparkSQL
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2023-09-22 10:30:08
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# SparkSQL 更新操作实现指南
## 概述
在本篇文章中，我将向你介绍如何使用 SparkSQL 实现更新操作。我们将通过以下步骤来完成这个任务：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 创建 SparkSession 对象 |
| 步骤 2 | 加载数据 |
| 步骤 3 | 创建临时视图 |
| 步骤 4 | 执行更新操作 |
| 步骤 5 | 保存更
原创
2023-12-08 05:54:20
48阅读
1 累加1. 字符串累加-- 国家维度下的省份拼接
select
country,
array_join( collect_list( province ), ' ') as provinces,
from
table_name
where
dt='20210329'
group by
country
;2 行列转换1. 列存指标数据合并到一行(行转列)-
title: SparkSQL操作Hivedate: 2020-05-12 16:12:55tags:SparkApache Hive 是 Hadoop 上的 SQL 引擎，Spark SQL 编译时可以包含 Hive 支持，
原创
2022-01-19 11:05:41
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title: SparkSQL操作Hivedate: 2020-05-12 16:12:55tags:
Spark
Apache Hive 是 Hadoop 上的 SQL 引擎，Spark SQL 编译时可以包含 Hive 支持，也可以不包含。包含 Hive 支持的 Spark SQL 可以支持 Hive 表访问、UDF (用户自定义函数)以及 Hive 查询语言(HiveQL/HQL)等。需要强
原创
2021-07-02 11:16:46
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SparkSQL 编程一、SparkSession 新的起始点二、DataFrame2.1 创建2.2 SQL 风格语法(主要)2.3 DSL 风格语法(次要)2.4 RDD 转换为 DateFrame2.5 DateFrame 转换为 RDD三、DataSet3.1 创建3.2 RDD 转换为 DataSet3.3 DataSet 转换为 RDD四、DataFrame 与 DataSet 的互
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2023-08-10 19:50:14
202阅读
sparksql不复杂，只要创建好了DataFrame（泛型为RDD的DataSet），然后通过这个df创建个临时表然后写sql，就能用我们的sqark计算框架做一些我们想要的计算了，而且是只要写sql哦！是不是很好用，只要会sql！就能用！SqarkSql 历史hive------>shark-------->sparksqlshark是基于spark计算框架之上的兼容hiveyu
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2023-10-02 19:27:02
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在本教程系列的上一部分中，我们为“存储桶列表”应用程序实现了登录和注销功能。 在本系列的这一部分中，我们将实现用户添加和显示存储桶列表项所需的后端和前端。 入门 首先，从GitHub克隆本教程的上一部分。 git clone https://github.com/jay3dec/PythonFlaskMySQLApp_Part2.git 克隆源代码后，导航到项目目录并启动Web服务器。 cd P
文章目录一、groupBy() ---- 分组avg ---- 平均值stddev ---- 方差用GroupedDataset的API进行聚合二、多维聚合1.rollup()
原创
2022-08-12 10:34:35
435阅读
在使用SparkSQL进行数据处理时，我们经常会遇到Map类型的操作问题。Map类型能够灵活存储键值对，是处理复杂数据结构的有力工具。本文将围绕SparkSQL Map类型的操作问题展开，从环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧到排错指南，提供详细的解决方案。
## 环境准备
在开始之前，我们需要先确保环境的搭建。以下是软硬件要求及其版本兼容性矩阵。
| 项目 |
## 如何使用 Spark SQL 操作 MySQL 数据库中的数据
### 1. 整体流程
首先，让我们来看一下整个操作的流程：
```mermaid
gantt
title Spark SQL 操作 MySQL 数据库流程图
section 完整流程
获取数据源信息 :done, a1, 2022-01-01, 1d
创建 SparkSessi
原创
2024-06-17 05:29:34
51阅读
# 用SparkSQL操作MySQL的科普文章
在大数据时代，数据处理的技术和工具层出不穷。Apache Spark作为一个快速、通用的集群计算系统，提供了SparkSQL模块，专门用于处理结构化数据。本文将介绍如何使用SparkSQL操作MySQL，并通过一些代码示例来演示。
## 什么是SparkSQL？
SparkSQL是Spark中的一个组件，它允许用户用SQL查询的方式来处理数据。
原创
2024-09-09 07:20:04
53阅读
全网最全大数据面试提升手册！文章目录一、SparkSQL连接Hudi1.1 Hive配置1.2 SparkSQL连接Hudi二、创建表2.1 常规的建表2.
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2024-05-24 10:56:26
614阅读
文章目录一、什么是连接1.介绍2.简单连接案例二、常见
原创
2022-08-12 10:27:29
385阅读
SQLAlchemy的重要功能之一，就是允许我们根据数据库的表结构来创建数据模型，这样做就不需要手动登录到数据库中使用SQL语句来创建表了。那怎么创建呢？数据模型！只要把数据模型定义好，表结构自然生成。一、创建数据库表表需要放在数据库中，这里我们沿用之前的“wuhao”数据库，没有的话使用create database wuhao;命令创建。然后新建文件app.py，代码如下： f
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2024-06-05 18:16:14
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1.介绍缓存介绍如果您的应用运行很慢，那就尝试引入一些缓存吧。好吧，至少这是提高表现最简单的方法。缓存的工作是什么呢？比如说您有一个需要一段时间才能完成的函数，但是这个函数的返回结果可能在5分钟之内都是足够有效的，因此您可以将这个结果放到缓存中一段时间，而不用反复计算。 如果同一个请求会被多次调用，每次调用都会消耗很多资源，并且每次返回的内容都相同，就该使用缓存了Flask 本身并不提供缓存功能，
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2023-07-13 13:58:41
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# 使用 Flask 操作 Redis 的完整指南
在现代 web 开发中，Flask 是一个流行的轻量级框架，Redis 则是一个高性能的键值数据库，可以用于缓存、消息队列等应用场景。本文将详细讲解如何在 Flask 中操作 Redis，包括整个流程、各步骤的代码实现及注释，帮助刚入行的小白快速上手。
## 整体流程
在开始实现之前，我们需要先了解操作 Flask 和 Redis 的整个流
# Flask操作Redis
## 引言
Redis是一种快速且高效的键值存储数据库，通常用于缓存，队列和发布/订阅系统。它支持多种数据结构，例如字符串，哈希，列表，集合和有序集。
Flask是一个轻量级的Python Web框架，它提供了简单易用的工具来构建Web应用程序。Flask和Redis的结合可以为Web应用程序提供强大的缓存和数据存储功能。
本文将介绍如何在Flask应用程序中
原创
2023-09-04 18:37:42
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代理池介绍在进行网络爬虫时，由于一些网站的反爬措施会有封ip的现象，可使用代理池来进行代理ip的处理。代理池的要求： 多站抓取，异步检测。 定时筛选，持续更新。 提供接口，易于提取。代理池架构： 获取器 过滤器 代理队列 定时检测参考代理池源码https://github.com/jhao104/proxy_pool安装依赖（将下载的源码解压到自定义目录，使用命令行到该目录下进行安装）pip in
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2023-09-24 10:03:39
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