Delta Lake 写数据是其最基本的功能，而且其使用和现有的 Spark 写 Parquet 文件基本一致，在介绍 Delta Lake 实现原理之前先来看看如何使用它，具体使用如下：df.write.format("delta").save("/data/yangping.wyp/delta/test/")
//数据按照 dt 分区
df.write.format("delta").par
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2023-06-01 15:47:27
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前言为方便大家更好了解iOS，同时也加深自身对iOS的理解，下面为大家介绍iOS基础相关内容。一、工程目录介绍1、原始工程目录如上图所示是一个iOS最初的工程目录，主要有：HBIosStudy：存放源码的地方HBIosStudy.xcodeproj：xcode文件HBIosStudyTests：存放单元测试代码HBIosStudyUITests：存放UI单元测试代码，参考：iOS 单元测试 Tes
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2023-10-03 20:53:40
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2023-08-14 15:23:20
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更新类型本章节将概述Endeca更新的种类更新是由MDEX Engine处理的MDEX Engine处理三类更新。尽管这里会把三种更新都介绍，但是我们着重讲partial updates。l Baseline updates。Baseline updates也叫做full updates，包括了重新生成数据索引，并需要停止和重启MDEX Engine。l Delta upd
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2024-05-12 18:10:31
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ref:oosely thought of as a function on the real line which is zero everywhere except at the origin, where
原创
2023-06-30 10:05:49
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#! /usr/bin/python
# coding=utf-8
from datetime import datetime,timedelta
"""
timedelta代表两个datetime之间的时间差
"""
now = datetime.now()
past = past = datetime(2010,11,12,13,14,15,16)
timespan = now - pa
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2023-05-19 20:44:27
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# 实现Python Delta
## 简介
Python是一种高级编程语言，可以用于开发各种应用程序，包括网站、桌面应用程序和数据分析。Delta（Δ）是一个数学符号，表示变化量。在编程中，我们经常需要计算两个数之间的差异或变化量。本文将教你如何实现Python Delta，并演示其用法。
## 流程概述
下面是实现Python Delta的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- |
原创
2023-08-01 19:18:09
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01背景Delta Lake 进行数据删除或更新操作时实际上只是对被删除数据文件做了一个 remove 标记，在进行 vacuum 前并不会进行物理删除，因此一些例如在 web 上获取元数据或进行部分数据展示的操作如果直接从表路径下获取 parquet 文件信息，读到的可能是历史已经被标记删除的数据。Delta Lake 官方提供了 API 可以通过其 snapshot 获取相应表或分区对应的真实
最近，Delta Lake 发布了一项新功能，也就是支持直接使用 Scala、Java 或者 Python 来查询 Delta Lake 里面的数据，这个是不需要通过 Spark 引擎来实现的。Scala 和 Java 读取 Delta Lake 里面的数据是通过 Delta Standalone Reader[1] 实现的；而 Python 则是通过 Delta R
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2023-12-15 13:38:00
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1、点、线（二维）
1.1、两点间的距离
给定两点K（x1，y1），L（x2， y2），根据勾股定理可得两点间的距离r：
deltaX = x2-x1
deltaY = y2-y1
rsq = deltaX*deltaX+deltaY*deltaY
r = sqrt(rsq) // (1)
但是，这通常不是一个轻便的计算，既要开平方，又要求平方根。
如果只是比较两点间的距离与某
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2024-08-17 15:43:56
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# 实现 iOS Delta 更新的完整指南
Delta 更新是一种仅更新应用程序中被修改的部分的技术。这种方法可以显著减少用户下载更新所需的时间和流量。在这篇文章中，我们将详细介绍如何在 iOS 应用程序中实现 Delta 更新，适合刚入行的小白。
## Delta 更新的流程
以下是实现 Delta 更新的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-16 04:39:13
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# Spark Delta: 为数据湖提供高效的增量数据处理
## 引言
在大数据领域中，数据湖是一个非常常见的概念。它是一个用于存储和管理大量结构化和非结构化数据的集中式存储库。数据湖的主要优势在于它能够存储各种类型的原始数据，并且可以在需要时进行处理和分析。由于数据湖通常包含海量数据，因此对于数据湖中的增量数据处理变得至关重要。在这方面，Spark Delta是一个非常有用的工具，它可以为
原创
2023-07-25 17:45:13
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# Hive Delta：数据湖的优化方案
在现代数据工程中，数据处理和分析的需求越来越高。随着大数据生态系统的发展，越来越多的企业开始使用数据湖来存储和管理海量数据。其中，Apache Hive作为一个流行的数据仓库基础架构，其“Delta”功能可以帮助提高数据处理效率和可靠性。本文将介绍Hive Delta的基本概念，以及如何在实际应用中实现这一功能。
## 什么是Hive Delta？
导航风险对冲Delta对冲Theta对冲Gamma对冲Vega对冲Rho对冲案例解析参考资料 风险对冲风险对冲是指通过投资或者购买与标的资产收益波动负相关的某种资产或者衍生证券，来冲销标的资产潜在损失的一种策略.Delta对冲定义为其他变量不变时期权价格变化与标的资产价格变化的比率 在使用Delta对冲风险时，需要定期调整对冲头寸，否则会承担头寸风险暴露风险. 不支付红利的股票欧式看涨期权的De
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2024-06-09 08:52:12
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</pre><span style="font-family:'Microsoft YaHei'"><span >一个timedelta对象表示在指定时间或者日期之间的一个区间</span></span><p></p><p><span ><span style="font-fami
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2023-10-19 11:39:29
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Delta 原本是在 Databricks Runtime 里面的一个增值功能，在 Spark + AI Summit 2019 大会上，官方以 Apache License 2.0 协议开源。Spark 一直在往批流统一的方向上演进，有了 Structured Streaming 之后，就实现引擎内核的批流统一，API 也高度统一，比如一个流式任务和离线任务的代码可能只有 read/write
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2024-05-17 09:42:11
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作者：胡彩君问：影响期权价值的重要因素(希腊字母)你究竟知道多少?答：一、标的价格对于期权价值的影响标的的价格是对于期权机制影响最大的因素之一。当标的的当前价格高于行权价格时，标的价格的波动会直接影响到期权的内在价值，而标的价格的波动同样会影响到标的价格在未来时间里的价格分布预期进而影响到期权的时间价值。通常，我们用指标Delta来衡量标的价格的变动对于期权价值的影响程度，Delta=期权价值的变
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2024-03-08 15:37:08
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一、结构模型及其约束分析 传统Delta机器人结构如图1：图1.Delta机器人结构模型 Delta机器人为并联结构，由三条从动臂组成。上从动臂由电机驱动，可以看作连杆，只能产生绕着电机轴向的旋转运动。下从动臂由一组对边平行且相等的连杆构成，满足平行四边形
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2023-07-14 18:06:26
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