PIL (Python Image Library) 是 Python 平台处理图片的事实标准，兼具强大的功能和简洁的 API。这篇文章将从 PIL 的安装开始，介绍 PIL 的基本情况和基本用法。安装虽然本篇介绍的是 PIL，但实际上安装的却是 Pillow。PIL 的更新速度很慢，而且存在一些难以配置的问题，不推荐使用；而 Pillow 库则是 PIL 的一个分支，维护和开发活跃，Pillow
目录教程来源于尚硅谷1. 简介1.1 概述1.2 特性2. 存储结构2.1 数据文件(data files)2.2 表快照(Snapshot)2.3 清单列表(Manifest list)2.4 清单文件(Manifest file)2.5 查询流程分析3. 与Flink集成3.1 环境准备3.1.1 安装Flink3.1.2 启动Sql-Client3.2 语法 教程来源于尚硅谷1. 简介1.
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2024-06-01 13:06:26
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1、打印汉诺塔（递归法思想）的步骤：import java.util.Scanner;
/*
汉诺塔————要求：把A杆上的金盘全部移到C杆上，并仍保持原有顺序叠好。
操作规则：每次只能移动一个盘子，并且在移动过程中三根杆上都始终保持大盘在下，
小盘在上，操作过程中盘子可以置于A、B、C任一杆上。
在整个过程中具体所要
org.apache.iceberg.flink.data.FlinkParquetReaders.StringReader.readorg.apache.iceberg.parquet.ParquetValueReaders.StructReader.rea
原创
2022-10-28 11:38:00
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org.apache.iceberg.io.PartitionedFanoutWriter#writepublic void write(T row) throws IOException { // org.apache.fli
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2022-10-28 11:38:07
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# Spring Boot + Iceberg + Hive 开发教程
在这篇文章中，我们将学习如何使用 Spring Boot 框架结合 Apache Iceberg 和 Hive 来构建一个数据处理应用。本文将通过详细的步骤和代码示例来教会你整个流程。
## 开发流程概述
以下是整个开发过程的简要步骤概述：
| 步骤 | 描述
目前市面上流行的三大开源数据湖方案分别为：Delta、Apache Iceberg 和 Apache Hudi。其中，由于 Apache Spark 在商业化上取得巨大成功，所以由其背后商业公司 Databricks 推出的 Delta 也显得格外亮眼。Apache Hudi 是由 Uber 的工程师为满足其内部数据分析的需求而设计的数据湖项目，它提供的 fast upsert/delete 以及
# 冰山（Iceberg）Python API 简介
## 介绍
冰山（Iceberg）是一个开源的分布式大数据存储引擎，用于管理海量数据。它提供了 Python API，使得开发者可以通过 Python 语言方便地访问和操作数据。
本文将介绍 Iceberg Python API 的使用方法，带有详细的代码示例，帮助读者快速上手。
## 安装
要开始使用 Iceberg Python
原创
2024-01-10 09:03:57
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Python分析CDNow的用户消费行为加载数据初步了解数据集时间列转换数据探索分析复购率和回购率用户分层探究高质量用户计算用户生命周期计算留存率计算用户平均消费间隔 数据集来源于CDnow网站的用户购买行为，数据集一共包含四个字段：user_id，购买日期，购买数量和购买金额。属于非常典型的消费行为数据集，非常适合利用pandas以及numpy对其进行分析。 数据集下载链接： 链接：https
假设我们的表是存储在 Hive 的 MetaStore 里面的，表名为 iteblog，并且数据的组织结构如上如所示。1.查询最新快照的数据•通过数据库名和表名，从 Hive 的 MetaStore 里面拿到表的信息。从表的属性里面其实可以拿到 metadata_location 属性，通过这个属性可以拿到 iteblog 表的 Iceberg 的 metadata 相关路
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2023-08-12 23:01:23
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从dremio 22 开始iceberg 已经成为了dremio 标配的ctas 操作了，而且同时也支
原创
2022-10-04 21:59:30
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原创
2022-09-24 01:05:39
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一、Iceberg概念及特点 Apache Iceberg是一种用于大型数据分析场景的开放表格式（Table Format）。Iceberg使用一种类似于SQL表的高性能表格式，Iceberg格式表单表可以存储数十PB数据，适配Spark、Trino、Flink和Hive等计算引擎提供高性能的读写和元数据管理功能，Iceberg是一种数据湖解决方
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2024-01-12 09:06:32
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# 使用FlinkSQL操作Iceberg表的Java Demo
Iceberg是一个开源项目，旨在为大数据湖中的大表提供一个可管理、可扩展和可靠的结构化数据存储层。FlinkSQL是Apache Flink提供的SQL查询的功能，它提供了一种简单、直观的方式来操作数据。
在本文中，我们将演示如何使用FlinkSQL操作Iceberg表的Java代码示例。我们将使用Iceberg作为数据存储层
原创
2024-06-14 06:12:40
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Spark3.1.2与Iceberg0.12.1整合Spark可以操作Iceberg数据湖，这里使用的Iceberg的版本为0.12.1，此版本与Spark2.4版本之上兼容。由于在Spark2.4版本中在操作Iceberg时不支持DDL、增加分区及增加分区转换、Iceberg元数据查询、insert into/overwrite等操作，建议使用Spark3.x版本来整合Iceberg0.12.1
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2023-06-19 14:48:35
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hive整合iceberg 1.6 Hive与Iceberg整合 Iceberg就是一种表格式，支持使用Hive对Iceberg进行读写操作，但是对Hive的版本有要求，如下：
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2022-11-09 14:43:00
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1.写数据文件接口关系 Iceberg写数据文件时的类调用关系：TaskWriter -> BaseRollingWriter -> FileWriter -> FileAppender -> Iceberg封装的文件类型实现类 -> 具体文件类型的实现类2.TaskWriter 根据对Flink的分析，Iceberg写入是基于TaskWriter进行的publi
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2024-06-09 01:37:07
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目录1. 表metadata API2. 表Scanning2.1 File Level2.2 Row level3. 表update操作4. Transactions5. Types数据类型5.1 基础数据类型5.2 集合数据类型6. Expressions表达式7. Iceberg各模块说明 下面以Hadoop Catalog为例进行讲解1. 表metadata APIimport org.
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2024-01-10 13:41:10
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在介绍如何使用Iceberg之前，先简单地介绍一下Iceberg catalog的概念。catalog是Iceberg对表进行管理（create、drop、rename等）的一个组件。目前Iceberg主要支持HiveCatalog和HadoopCatalog两种Catalog。其中HiveCatalog将当前表metadata文件路径存储在Metastore，这个表metadata文
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2023-10-11 09:47:56
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列表(list)元素放在一对"[]“中，元素之间使用”,"隔开。列表中的元素可以是整数、字符串、列表、元组等，一个列表中的元素类型可以不同。推荐一个列表中只放入一种类型的元素，提高程序可读性列表长度可变列表可存储重复的元素列表下标从0开始1、创建列表listname = [] # 创建空列表
listname = [element1,element2,element3]
list(data) #
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2023-08-10 07:01:22
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