一，pandas的结构pandas的基本原则：数据的绑定，即数据和标签绑定；通常在数据分析中将一列数据看作一组特征，特征(pandas中的列索引）和对应的数据之间相互绑定。1，pandas的组成单位：Series ，Serie是带有标签的一维数组，可以保存任何数据类型。1.1Seise的创建：import pandas as pd
s = pd.Series(data, index=index,
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2024-09-10 08:36:46
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智能分析平台是现代科技领域中广泛应用的技术，它能够帮助我们更好地理解和处理大规模数据。在这个领域中，Seatunnel spark是一种常用的工具，它能够提供高效的数据处理和分析功能。本文将介绍Seatunnel spark的基本原理和使用方法，并通过代码示例来展示其强大的功能。
Seatunnel spark是一个基于Apache Spark的分布式计算框架，它充分利用了Spark的并行计算和
原创
2024-01-28 04:14:55
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注：当前博客中的内容不是最新的内容，最新的博客内容请查看有道笔记中记录的内容：https://note.youdao.com/ynoteshare1/index.html?id=f2f88ed8e33ada01e8c44ed5d8b3ac5f&type=note因为内容比较多，确实不方便搬运，需要详细了解的，请移步。该项目的源代码也已经完全开源了，详情请查码云开源项目HASentinel：
## 如何实现"seatunnel spark引擎"
### 1. 引言
在开始之前，让我们了解一下什么是"seatunnel spark引擎"。"seatunnel spark引擎"是一个用于处理大规模数据的分布式计算框架，它提供了高效的数据处理和分析能力。在本篇文章中，我将向你介绍如何使用Spark引擎来进行大规模数据处理。
### 2. 整体流程
下面是实现"seatunnel spar
原创
2023-12-02 13:01:37
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目录1.前言 2.程序安装 3.处理事例建了一个QQ群，大家可以在里边聊聊水色遥感数据下载和数据处理方面的事情：10870245291.前言最近，有小伙伴询问我关于使用SeaDas-OCSSW对OLCI和MSI进行大气校正的步骤。起初我还十分震惊，因为下边这张图，在安装OCSSW支持的传感器的GUI界面中，没有显示OLCI和MSI传感器，所以我一直以为SeaDas-OCSSW无法处理OLCI和MS
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2024-09-02 12:09:18
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seata是阿里巴巴的分布式全家桶解决方案1. 下载：https://github.com/seata/seata/releases
解压，注意看下里面有个README-zh.md，相关的一些脚本可以在这个文件的链接找到，因为不同的seata版本，脚本可能有差异，需要注意下。我这里把1.4.0的这个文件内容补充在下面：脚本说明client
存放用于客户端的配置和SQLat: AT模式下的 undo
一 .前言这是 Seata 部分的第二篇 , 主要来说一说 Seata Server 中如何完成配置的处理 , Seata 的启动可以参考 Seata 的启动流程 , 本篇文档主要包含如下内容 :配置的扫描配置的加载- 配置的动态加载(下一篇)二 . 配置的扫描上一篇我们知道 , 配置主要有2个 , nacos.conf / registry.conf , 这2个文件主要由Configuratio
我们是否还需要另外一个新的数据处理引擎？当我第一次听到Flink的时候这是我是非常怀疑的。在大数据领域，现在已经不缺少数据处理框架了，但是没有一个框架能够完全满足不同的处理需求。自从Apache Spark出现后，貌似已经成为当今把大部分的问题解决得最好的框架了，所以我对另外一款解决类似问题的框架持有很强烈的怀疑态度。Flink。一开始仔细看了Flink的几个例子，感觉和Spark非常类
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2024-06-10 18:04:14
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spark-day01学习笔记1、目标1、熟悉spark相关概念2、搭建spark集群3、编写简单的spark程序2、spark概述spark是基于内存的一个计算框架，计算速度非常的快。这里面没有涉及到任何存储，如果想要处理外部的数据源，比如数据在HDFS上，此时我们就需要先搭建一个hadoop集群。3、spark的特点1、速度快（比mapreduce在内存中快100倍，比在磁盘中快10倍） （1
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2024-05-07 12:17:02
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Seata 1.4.0 + nacos配置和使用，超详细一、环境配置1.软件下载2.修改配置文件①修改file.conf②修改registry.conf3.将配置导入到nacos①nacos-config.sh脚本准备②config.txt准备③这两个文件的作用④执行导入4.数据库配置5.添加logs文件夹6.启动seata二、项目配置三、项目运行四、Seata所需的文件分享 一、环境配置 1.软
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2024-09-26 14:05:20
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文章目录@[toc]概要1. 启动流程1.1 Driver启动之Master执行Schedule()调度1.2 Driver启动之Master执行launchDriver()1.3 Driver启动之Worker接收消息1.4 Driver启动之Worker启动Driver1. 执行DriverRunner.start()来启动driver：2. 执行prepareAndRunDriver()3.
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2024-01-05 19:12:14
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1、容器转为镜像(不含挂载路径) docker commit 容器ID 镜像名称:版本号 docker save -o 压缩文件名称 镜像名称:版本号 docker load -i 压缩文件名称2、Do
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2023-12-14 04:15:00
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文章目录客户端undo_log服务端事务会话信存储模式global_tablebranch_tablelock_table 客户端undo_log在AT模式中，需要在参与全局事务的数据库中，添加一个undo_log表，建表语句如下：SET NAMES utf8mb4;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;
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一、概述1、概念基于内存的大数据分析计算引擎2、特点快速、通用、可融合性3、Spark内置模块【腾讯8000台spark集群】Spark运行在集群管理器(Cluster Manager)上，支持3种集群管理器：Yarn、Standalone(脱机，Spark自带)、Apache Mesos(国外)Spark Core：基本功能(任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互)、弹性Resilient
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2024-06-23 22:44:08
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# Seatunnel支持Spark 3
 支 持 三 种 ： file: （ 默 认 ） 单 机 模 式 ， 全 局 事 务 会 话 信 息 内 存 中 读 写 并 持 久 化 本 地 文 件 root.data ， 性 能 较 高 （ 默 认 ）。 db: 高 可 用 模 式 ， 全 局 事 务 会 话 信 息 通 过 d b 共 享 ， 相
Spark StreamingSpark Streaming是spark最初的流处理框架，使用了微批的形式来进行流处理。提供了基于RDDs的Dstream API，每个时间间隔内的数据为一个RDD，源源不断对RDD进行处理来实现流计算。Structured Streaming Spark 2.X出来的流框架，采用了无界表的概念，流数据相当于往一个表上不断追加行。 基于Spark
Seam上下文是由框架创建和销毁的。应用程序不能通过显式的Java API调用来控制上下文划分。上下文通常是隐含的。然而，在某些情况下，上下文可以通过annotation（注解）划分。 基本的Seam上下文有:Stateless contextEvent （or request） contextPage contextConversation contextSession contextBusin
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2023-08-29 18:29:00
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