一、Spark SQL简介Spark SQL is Apache Spark's module for working with structured data.Spark SQL是一个用于结构化数据处理的Spark模块。与基本的Spark RDD API不同，Spark SQL提供的接口为Spark提供了有关数据结构和正在执行的计算的更多信息。在内部，Spark SQL使用这些额外的信
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2023-11-28 14:34:16
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# 在pyspark中使用pymysql库将数据库数据写入数据重复
## 简介
在大数据处理中，经常需要将处理后的数据写入数据库中进行持久化存储。pyspark是一个强大的大数据处理工具，而pymysql是Python中一个流行的操作MySQL数据库的库。本文将介绍如何在pyspark中使用pymysql库将数据库数据写入时避免重复数据的情况。
## pyspark中使用pymysql写入数
原创
2024-05-07 03:43:30
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这里有一个 PySpark 中的常见任务：如何在一个数据帧列中筛选另一个数据帧的唯一值？方法 1 假设我们有两个数据帧 df1 和 df2，我们想要通过名为“id”的列来筛选 df1，其值需要来自 df2 中的“id”列。如果 df2 的“id”列的唯一值不太大，我们可以这样做：python
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from pyspark.sql.functions import col
# C
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2023-12-15 09:07:35
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# 在 Django 中使用 PyMySQL 连接 MySQL 数据库
Django 是一个流行的 Python Web 框架，旨在帮助开发者快速构建高效、可维护的 Web 应用程序。在 Django 中，官方默认支持 PostgreSQL、SQLite 和 MySQL 等几种数据库。然而，在使用 MySQL 数据库时，Django 官方推荐使用 `mysqlclient` 作为数据库适配器，但
# 在VSCode中使用PySpark
近年来，随着大数据技术的发展，Apache Spark成为了处理大规模数据的利器。而PySpark，则是Spark的Python API，使得Python开发者能够轻松实现数据处理、数据分析和机器学习等任务。本文将介绍如何在Visual Studio Code (VSCode) 中使用PySpark，并提供相关代码示例，以帮助您快速上手。
## 一、环境
在 Web 开发中，使用 Django 框架配合 PyMySQL 数据库驱动程序是一个非常流行的选择。在这篇文章中，我将详尽记录如何在 Django 项目中集成 PyMySQL 的整个过程，涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化。
### 环境准备
在开始之前，请确保你有合适的技术栈配置。以下是相关技术栈的兼容性矩阵：
| 技术栈 | Django 版本
1. 背景1.1 技术背景 当时在前东家工作的时候，主要是tob私有化的搜索推荐项目。智能搜索推荐系统需要很多的用户数据进行清洗，也就是所谓的ETL（Extract，Transform，Load）。之前一直使用组内自研的一个数据清洗框架（简称XXX）进行处理。 组内自研
# 在 Django 中使用 PyMySQL 连接 MySQL 数据库而不使用 Models
在 Django 中，有时你可能并不需要使用 Django 的 ORM（对象关系映射）功能，而是希望直接操作数据库。本文将介绍如何在 Django 中使用 PyMySQL 不通过 Models 进行数据库操作，并详细步骤和代码示例。
## 整体流程
首先，让我们查看整个流程，可以用以下表格来概述：
python是一个解释性语言。具有节约开发时间，跨平台性强的特点，但是运行速度较慢，需要加快运行速度的部分推荐使用C语言进行改写。 python的历史： 几个python的历史里程碑： 1989年，吉多·范罗苏姆（龟叔）开始写python 1991年，成功写出第一版python 1999年，python的第一个web框架诞生：Zope 1 2000年
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2023-11-13 16:03:57
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Django实现环境建立文件配置setting.py____init____ . py应用激活应用模型建立（models.py）迁移启动服务器创建账号登陆调整显示管理的表测试 实现环境安装好了mysql、navicat(可无)、pycharm、python安装django、pymysql库（pycharm和python的虚拟环境中都要有）。建立 查看项目目录结构，manage.py和projec
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2024-07-16 15:25:05
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目录原则和风格教程的目的本教程的优势内容设置简介简明：意思是简单而明了。 PySpark：就是用Python这门语言工具去驾驭Spark这个大数据计算引擎。原则和风格就是简单直接、不拖泥带水，符合开发者审美和工作需要。 所以，不会面面俱到。因为，借鉴二八原则，工作中只需掌握20%的知识点（pyspark），就能解决80%的问题（大数据计算和分析场景）。教程的目的打破只有Scala和Java才能开发
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2023-10-03 19:01:45
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一.前言 pymsql是Python中操作MySQL的模块，其使用方法和MySQLdb几乎相同。但目前pymysql支持python3.x而后者不支持3.x版本。 本博客测试python版本：3.6。mysql版本：5.6二、安装PyMSQL 通过 pip 安装 pymysql 进入 cmd 输入 pip install pymysql. 回车等待安装完成；
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2023-07-28 21:03:13
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目录前言一、PySpark集群运行原理二、spark-submit参数详解1.指定运行目录2.--deploy-mode 3.--master 4.驱动程序和执行器资源 5.--files和--verbose 6.Spark提交配置三.PySpark程序提交配置选项1.构建一套虚拟环境2. 模块依赖问题原因参阅前言之前我们已经进行了pyspark环境的搭建以
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2023-11-22 16:51:21
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在 PyCharm 中使用 PySpark 时，我们常常会遇到乱码的问题。这个问题通常出现在数据读写时，例如读取 CSV 文件或显示输出中的中文字符。为此，我们需要对环境进行正确的配置和调整。本文将详细记录解决在 PyCharm 中使用 PySpark 出现乱码的过程。
```mermaid
timeline
title 解决 PyCharm 中 PySpark 乱码问题时间轴
# 在 Jupyter Lab 中使用 PySpark 的详细指南
在现代数据科学和大数据处理场景中，Apache Spark 是一个广泛应用的工具，而 PySpark 是 Spark 的 Python API。为了在 Jupyter Lab 中使用 PySpark，您需要按照一定的步骤进行设置。本文将为您提供一个详细的指导，教您如何在 Jupyter Lab 中运行 PySpark 程序。
本文主要记录如何在电脑中安装pytorch以及在vscode中配置相关环境，以及在配置过程中遇到的一些问题。废话不多说，现在开始。一、安装VS Code 前往微软官网下载vs code，选择社区版，默认安装即可 二、安装Anaconda&n
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2024-03-08 19:46:44
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1. ORM的两种 DB first: 创建表结构--根据表结构生成类-----根据类来操作数据库 Code first: 先写代码------再写类----执行命令（一个类生成一个表）当前主流的用法。Django的ORM属于code first的。 2. 本质 A-根据类自动创建数据库表 B-根据类对数据库表中的数据进行各种操作 3. -model
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2023-09-27 09:42:56
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# 使用 PySpark 发布任务的完整指南
在数据处理和分析的领域，Apache Spark 已经成为一项非常流行的技术。在这篇文章里，我们将介绍如何使用 PySpark 发布任务。无论你是数据科学家还是开发者，掌握这一点都是不可或缺的。下面是整个流程的概述。
## 任务发布流程
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-06 05:36:15
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## 如何使用pyspark提交任务
### 一、整体流程
下面是使用pyspark提交任务的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建SparkSession |
| 2 | 创建SparkContext |
| 3 | 构建Spark应用程序 |
| 4 | 提交Spark应用程序 |
| 5 | 监控和管理Spark应用程序 |
接下来，我们
原创
2023-12-26 03:11:16
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关于在Spring中的任务计划的使用
我今天结合Spring技术手册中的内容，总共总结了5个方面：
1：使用最简单的任务计划，就是继承java.util.TimerTask类，最关键的当然是配置beans-config.xml 文件了，因为我们使用的是spring来管理任务计划。 继承TimerTas
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原创
2007-06-29 13:21:01
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