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
# 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
593阅读
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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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
原创
2022-09-24 01:05:39
263阅读
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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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
807阅读
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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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
206阅读
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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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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1、Iceberg简介本质：一种数据组织格式1.1、应用场景①面向大表：单表包含数十个PB的数据②分布式引擎非必要：不需要分布式SQL引擎来读取或查找文件③高级过滤：使用表元数据，使用分区和列级统计信息修建数据文件1.2、集成方式：通过Lib与Flink、Spark集成。 Icrbeg非常轻量级，与Flink、Spark整合时通过一个Jar包整合。2、数据存储文件解析核心：每一个对表产生改变的操作
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2023-12-25 06:11:38
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【笔记】Apache Iceberg 原理介绍 | 阿里云 x StarRocks社区联合Meetup0. 前言1 Hive挑战2. Iceberg的解决方案 0. 前言Iceberg是为了解决Hive上云诞生的一个工具。 原理是一种用于跟踪超大规模表的新格式，是专门为对象存储（如 S3）而设计的。 核心思想：在时间轴上跟踪表的所有变化。强烈推荐看下这篇学习日志，看下iceberg如何读写，实际
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2024-01-18 20:06:04
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Apache Iceberg 是一种开源数据 Lakehouse 表格式，提供强大的功能和开放的生态系统，如：Time travel，ACID 事务，partition evolution，schema evolution 等功能。本文将讨论火山引擎EMR团队针对 Iceberg 组件的优化思路，通过引入索引来提高查询性能。采用 Iceberg 构建数据湖仓火山引擎 E-MapReduce（简称
本文作为数据湖Iceberg专题的第二篇文章，将重点介绍Iceberg是什么，希望能让大家对Iceberg有一个初步的印象。
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2022-06-08 16:07:55
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和Hudi类似，Iceberg也提供了数据湖的功能，根据官网的定义，它是一个为分析大数据集开源的表存储格式，可以SQL表一样用Spark、Preso进行查询。Iceberg框架很好的解耦了数据计算与数据存储，计算引擎支持Spark、Flink和Hive等。本文第一部分将用Spark进行数据操作，后续再补充Flink操作部分。功能特性支持Schema变更：字段的增删改对数据表没有影响Hidden P
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2023-11-10 11:37:21
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为了更好的使用 Apache Iceberg，理解其时间旅行是很有必要的，这个其实也会对 Iceberg 表的读取过程有个大致了解。不过在介绍 Apache Iceberg 的时间旅行（Time travel）之前，我们需要了解 Apache Iceberg 的底层数据组织结构。Apache Iceberg 的底层数据组织我们在 《一条数据在 Apache Iceberg 之旅：写过程分析》 这篇
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2024-06-23 17:08:31
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原作者：Sam Redai 随着Iceberg集成到越来越多的计算引擎中，有各种提供了强大功能的接口可以供你使用。本系列将介绍在没有引擎的情况下使用冰山表的底层Java API，而本文是本系列的第一篇。无论您是使用计算引擎的开发人员、维护生产Iceberg仓库的基础设施工程师，还是使用Iceberg表的数据工程师，Iceberg java客户端都提供了有价值的功能来支撑你使用Iceberg。尝试
1、配置参数和jar包 1、将构建好的Iceberg的spark模块jar包，复制到spark jars下cp /opt/module/iceberg-apache-iceberg-0.11.1/spark3-extensions/build/libs/* /opt/module/spark-3.0.1-
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2024-04-10 04:47:09
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