场景在编写spark程序代码的时候，如果涉及大数据运算的时候，一次计算可能得几十分钟甚至一个小时以上，更极端的情况则是，一个较大的对象被多次使用，导致重复计算了很多次。这种做法就会消耗资源，也会浪费我们的时间。那么，针对这种情况，我们有什么方法来避免吗？嗯，很显然是有的，那就是将这个多次计算的对象进行缓存，第一次缓存之后，下次就不使用就可以调用，节省重复计算的时间。当然，这个要分情况，对于计算时间
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2024-04-21 18:39:18
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参考链接：Spark-SQL之DataFrame操作大全 Spark SQL中的DataFrame类似于一张关系型数据表。在关系型数据库中对单表或进行的查询操作，在DataFrame中都可以通过调用其API接口来实现。可以参考，Scala提供的DataFrame API。 DataFrame对象上Action操作 一、show：展示数据 以表格的形式在输出中展示jdbcDF中的数据，类似于s
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2023-08-31 21:32:10
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spark dataframe派生于RDD类，但是提供了非常强大的数据操作功能。当然主要对类SQL的支持。 在实际工作中会遇到这样的情况，主要是会进行两个数据集的筛选、合并，重新入库。 首先加载数据集，然后在提取数据集的前几行过程中，才找到limit的函数。 而合并就用到union函数，重新入库，就是registerTemple注册成表，再进行写入到HIVE中。 不得不赞叹dataframe的强
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2022-01-04 17:47:05
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sparkstreaming的exactly oncespark的exactly once1.利用mysql 的幂等性2. 数据库的事务2.1事务的四个特性原子性一致性隔离性持久性3. 代码实现大致过程3.1ExactlyOnceWordCount3.2更新Kafka的偏移量到Kafka的特殊分区中【__consumer_offset】4 实现方式 两种幂等性和事务性 spark的exactly
DataFrameDataFrame的前身是SchemaRDD，从Spark 1.3.0开始SchemaRDD更名为DataFrame。与SchemaRDD的主要区别是：DataFrame不再直接继承自RDD，而是自己实现了RDD的绝大多数功能。你仍旧可以在DataFrame上调用rdd方法将其转换为一个RDD。 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据
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2023-08-08 11:39:33
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怎样删除list中空字符？ 最简单的方法：new_list = [ x for x in li if x != ” ]设有DataFrame结果的数据a如下所示：
a b c
one 4 1 1
two 6 2 0
three 6 1 6一、查看数据（查看对象的方法对于Series来说同样适用） 1.查看DataFrame前xx行或后xx行a
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2023-07-21 22:05:52
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DataFrame概述DataFrame 是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔型值）。DataFrame 既有行索引也有列索引，它可以被看做由 Series 组成的字典（共同用一个索引）。如下图所示：整个表格是DataFrame，每一列就是一个Series。 DataFrame 构造方法如下：pandas.Data
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2023-09-22 21:25:53
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1. 基础数据准备import pandas as pd
data = [{"a": 1, "b": ' djidn. '},
{"a": 11, "b": 22.123456},
{"a": 111, "b": ''},
{"a": 1111},
{"a": '1111'}]
df = pd.DataFrame(da
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2023-06-08 10:46:41
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import pandas as pd 1 创建空Dataframe df = pd.DataFrame(columns=('a', 'b', 'c')) df a b c 2 添加一行Series数据 先创建Series s1 = pd.Series({'a': 1, 'b': 2, 'c': 3 ...
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2021-06-17 23:38:06
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DataFrame在Spark 1.3时加入，其前身是Spark 1中的SQL Context、Streaming Context、Hive Context等对象，它类似于关系数据库中的表，是行和列进行组织数据。DataFrame相当是一张二维表，可以使用SparkSession中的各种函数来创建。 ...
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2021-10-28 20:02:00
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# 使用Python操作DataFrame：新手指南
在数据分析领域，`pandas`库是一个强大的工具，特别是在处理表格数据时。本文将引导你了解如何使用Python操作DataFrame，包括基本的创建、读取、修改和保存步骤。
## 操作流程概览
下面是实现这一过程的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-28 04:11:50
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先创建测试数据：在hdfs中创建spark文件夹，再将本地文件上传过去[root@hadoop01 data]# hdfs dfs -mkdir /spark[root@hadoop01 data]# hdfs dfs -put /export/data/person.txt /spa
原创
2022-05-09 20:36:48
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# Python DataFrame操作
DataFrame是Pandas库中最重要的数据结构之一，它为我们提供了一种类似于表格的数据结构，能够更方便地处理和分析数据。本文将介绍Pandas中的DataFrame操作，并提供一些常见的代码示例。
## 1. 创建DataFrame
首先，我们需要导入Pandas库。在导入之前，确保已经安装了Pandas库。
```
import panda
原创
2023-10-29 04:16:14
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1.Spark SQL出现的 原因是什么?Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个叫作Data Frame的编程抽象结构数据模型(即带有Schema信息的RDD)，Spark SQL作为分布式SQL查询引擎，让用户可以通过SQL、DataFrame API和Dataset API三种方式实现对结构化数据的处理。但无论是哪种API或者是编程语言，都是基于同样的执行引擎
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2024-07-31 16:01:23
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Pandas 的DataFrame基本操作总结最近在项目中使用到了Pandas的DataFrame，趁着新鲜劲儿，整理以下用到的知识，如果有不对的地方，请各位博主指正。本博客从DataFrame创建以及对DataFrame的空，筛选列等操作做介绍。1. 创建DataFrame输入可以是np.array, list,也可以是excel，csv等。df = pd.DataFrame([[1, "aa"
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2023-07-14 16:12:29
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用pandas中的DataFrame时选取行或列：
import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import Sereis, DataFrameser = Series(np.arange(3.))data = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),column
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2023-07-21 21:59:42
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前言最近在网上搜了许多关于pandas.DataFrame的操作说明，都是一些基础的操作，但是这些操作组合起来还是比较费时间去正确操作DataFrame，花了我挺长时间去调整BUG的。我在这里做一些总结，方便你我他。感兴趣的朋友们一起来看看吧。一、创建DataFrame的简单操作：1、根据字典创造：In [1]: import pandas as pd
In [3]: aa={'one':[1,2
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2023-12-23 09:38:41
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怎样删除list中空字符？最简单的方法：new_list = [ x for x in li if x != '' ] 这一部分主要学习pandas中基于前面两种数据结构的基本操作。设有DataFrame结果的数据a如下所示：
a b c
one 4 1 1
two 6 2 0
three 6 1 6一、查看数据（查看对象的方法对于Se
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2023-09-14 16:51:38
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文章目录1. 文件操作2.dataframe属性和方法Dataframe创建操作查找赋值插入删除拼接3.算术运算4.逻辑运算5.**常用聚合函数**6.lamda函数使用 1. 文件操作主要是三种文件，txt，csv，xlsx；txt暂无csv'''CSV读取'''
df = pd.read_csv("文件名",encoding='utf_8_sig') #读取文件，同时需要进行解码，避免
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2023-08-31 21:34:07
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一：索引相关1，创建索引(1) PUT /test_index/{
"settings":{
"index":{
"number_of_shards":3,
"number_of_replicas":0
}
}
}(2)创建索引的同时手动创建mapping(一般添加数据的时候，mapping可以自动创建,_routing 表示自定义路由，默认是以id为路由，只有在特殊用法的情况下才需要自定义路由，
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2024-08-22 10:41:36
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