一、collections系列：collections其实是python的标准库，也就是python的一个内置模块，因此使用之前导入一下collections模块即可，collections在python原有的数据类型str(字符串), int(数值), list(列表) tuple(元组), dict(字典)的基础之上增加一些其他的数据类型即方法，具体如下：1、Counter(dict)：计数器
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2023-10-07 15:18:17
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1.rdd的初始化 1.1 读取文件来初始化rdd(通过sparkContext的textFile方法) 1.1.1 读取本地文件 SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("LocalWordCount").setMaster("local");// 指定运行在本地
JavaSparkContext sparkContext
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2024-10-22 14:39:27
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在代码或应用程序的开发过程中，我们可能会频繁遇到“python collect”问题。这包括多个模块或数据的收集、处理以及存储。本文将深度分析这个问题，并从多个维度提供解决方案。
## 背景定位
“python collect”问题的出现通常会对业务产生不小的影响。在高并发的环境中，若处理不当，可能会导致数据丢失、性能下降等问题，最终影响用户体验。为了更直观地理解其影响，可以用以下模型描述：
# 理解 PySpark 中使用 collect 的弊端
PySpark 是一个强大的大数据处理工具，利用它可以在集群上处理大量数据。虽然 collect() 方法在某些情况下非常有用，但在其他情况下却可能导致性能问题和内存不足。在本文中，我们将探讨使用 collect() 的弊端，并学习如何实现一个简单的 PySpark 流程。
## 流程概述
以下是典型的 PySpark 数据处理流程，
原创
2024-09-21 07:20:45
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map与set的模拟实现map与set的部分源码参考改造红黑树红黑树的迭代器补全set与map的实现完整代码 map与set的部分源码参考map和set的底层都是由红黑树实现的。 所以这里将上次实现的红黑树插入拿来用。 首先想一想，搜索二叉树不能修改值，因为会破坏整棵树的平衡。 set与map的部分源码：class set {
public:
// typedefs:
typedef
首
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2022-12-06 15:05:48
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要减少内存的消耗，除了使用高效的序列化类库以外，还有一个很重要的事情，就是优化数据结构。从而避免Java语法特性中所导致的额外内存的开销，比如基于指针的Java数据结构，以及包装类型。有一个关键的问题，就是优化什么数据结构？其实主要就是优化你的算子函数，内部使用到的局部数据，或者是算子函数外部的数据。都可以进行数据结构的优化。优化之后，都会减少其对内存的消耗和占用。如何优化数据结构？1、优先使用数
# MySQL collect_set使用
## 概述
在MySQL中，collect_set函数用于将一列数据中的重复值去重并返回一个集合。这对于需要统计或查询某一列中的唯一值是非常有用的。
本文将介绍如何使用MySQL的collect_set函数，并提供详细的步骤和代码示例。
## 整体流程
整体来说，使用MySQL的collect_set函数需要经历以下步骤：
1. 创建数据库和数
原创
2023-11-10 11:47:09
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**GC.Collect() Python实现流程**
在Python中，gc.collect()方法用于手动触发垃圾回收机制，即垃圾收集器。垃圾回收是自动管理内存的一种机制，它可以在内存中检测并清除不再被程序使用的对象，以释放内存空间。
下面是实现gc.collect()方法的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| :--- | :--- |
| 1 | 导入gc模块 |
| 2 | 执行gc
原创
2024-05-17 11:15:58
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# Spark使用collect()时内存溢出问题解决方案
## 引言
在Spark中，collect()是一个常用的操作，它将分布式计算得到的结果收集到驱动程序中。然而，在处理大规模数据集时，使用collect()可能会导致内存溢出的问题。本文将介绍如何解决Spark使用collect()时可能遇到的内存溢出问题。
## 解决方案概述
为了解决Spark使用collect()时可能导致的
原创
2023-08-25 16:10:25
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大数据知识点全讲解之Hive（中）Hive查询语法基础语法常用函数Limit语句Where语句分组Join语句排序 Hive查询语法select [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expre, ...
from table_reference
[WHERE where_condition]
[GROUP BY col_list [HAVING condit
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2023-08-20 21:39:02
1428阅读
declare
---定义一个ref游标
type empcurtyp is ref cursor;
---定义一个table类型
type idlist is table of emp.empno%type;
---定义一个table类型
type namelist is table of emp.ename%type;
---定义一个table类型
ty
原创
2014-11-16 16:17:22
642阅读
# Hive 使用collect_list乱序实现步骤
## 1. 概述
在Hive中，我们可以使用collect_list函数将一列的值收集成一个数组。默认情况下，collect_list函数会按照原始数据的顺序将值收集到数组中。然而，有时候我们可能希望将数组中的值打乱顺序，以达到随机的效果。本文将介绍如何在Hive中使用collect_list函数实现乱序。
## 2. 实现步骤
下面是实
原创
2023-11-06 11:40:07
209阅读
Java8Lambda 表达式 − Lambda 允许把函数作为一个方法的参数（函数作为参数传递到方法中）。方法引用 − 方法引用提供了非常有用的语法，可以直接引用已有Java类或对象（实例）的方法或构造器。与lambda联合使用，方法引用可以使语言的构造更紧凑简洁，减少冗余代码。默认方法 − 默认方法就是一个在接口里面有了一个实现的方法。Stream API −新添加的Stream API（ja
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2024-06-14 21:16:24
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Oracle 10g 增加了一个非常有用的 group 函数 ----- COLLECT, 并且在11g中得到了进一步加强。 这个函数可以用来实现“String Aggregation” 作用， 即把同一个group中的多行数据转成一行(以collection形式出现）。记得曾在园子中回答过一个SQL问题，见这里， 当时用到的是sys_connect_by_path，但是这种方法性能很
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2024-05-24 21:27:49
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本篇将学习python的另一个内建模块collections,更多内容请参考:Python学习指南collections是Python内建的一个集合模块，提供了许多有用的集合类。namedtuple我们知道tuple可以表示不变集合，例如，一个点的二维左边就可以表示成：>>>p = (1, 2)
>>>p = (1, 2)但是，看到(1, 2),很难看出这个tu
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2024-07-01 17:05:49
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如何实现Python dataloader collect_cn
## 概述
在Python开发中，使用dataloader可以方便地加载和处理数据。在这个任务中，我们需要实现一个Python dataloader的功能，具体是collect_cn，用于收集中国的数据。下面将详细介绍实现这个功能的步骤和代码。
## 流程
下面是实现"python dataloader collect_cn
原创
2024-02-03 08:49:16
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# Python实现数据行collect
## 介绍
数据行collect是一种常见的数据处理操作，用于从一个或多个数据源中收集行，并进行合并、过滤和转换等操作。在Python中，我们可以使用各种库和工具来实现数据行collect，如pandas、numpy和SQLAlchemy等。本文将介绍如何使用pandas库来实现数据行collect，并提供代码示例。
## pandas库简介
pa
原创
2023-10-10 07:26:15
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摘要:本文章的目标是逐步总结Python中collection模块的用法，会不定期进行更新。目前总结了Counter类的用法CounterCounter的说明Counter是dict的子类，用来统计可哈希的对象。它本身是一个无序集合，使用对象来当做字典的key，对象的次数当做字典的值，它的值可以是0或者负数以内的任何整数。Counter类的功能类似于其他语言中的bags或者multisets类型。
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2023-12-02 22:42:16
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1、使用Pyspark1.1 Linking with Sparkfrom pyspark import SparkContext, SparkConf1.2 Initializing Sparkconf = SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master)
sc = SparkContext(conf=conf)2、RDD2.1 读取数据2.1.
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2023-10-07 19:06:23
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