数据治理中 PyODPS 的正确使用方式概述：表饱和度（字段是否为空）、字段阈值（数值类字段取值是否超出有效边界）是评估数据质量的关键指标，由于是单表内字段级别的校验和统计，并且几乎涉及所有表，范围大、逻辑简单、重复性强，结合 Python 开发效率高的特点，很多数据工程师会使用 PyODPS 进行相关功能的开发。本文基于 PyODPS 分别使用 3 种方式实现了“饱和度统计”功能，展示了它们的执
昨天工作需要生成了200多W行的数据，其实就是递增生成的，前面的文章有写过。这次范围不是连续的，比如电话号码段，可能是12340000-12350000，另一个范围就是22340000-22349999。一共200多个段，很2B的做法，手动分开连续的和不连续，然后使用之前的语句生成号码。我不会告诉你，我就是用这2B的做法的；但我可以告诉你后面有更2B的。一共放了70多个excel工作表。结果要放到
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2024-01-10 14:33:01
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PyOdps正式发布DataFrame框架（此处应掌声经久不息），DTer的福音！有了它，就像卷福有了花生，比翼双飞，哦不，如虎添翼。快过年了，大家一定没心情看长篇大论的分析文章。作为介绍PyOdps DataFrame的开篇文章，我只说说其用起来爽的地方。其余的部分，从使用、问题到实现原理，我会分文章细说。如果不知道是DataFrame什么，它是存在于pandas和R里的数据结构，你可以把它当做
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2024-01-01 11:59:07
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# 如何使用Python连接和操作ODPS
## 介绍
ODPS（阿里云大数据计算服务）是一种分布式数据处理平台，用于存储和分析大规模数据。Python是一种功能强大的编程语言，它可以通过ODPS SDK来连接和操作ODPS。
在本文中，我将向你展示如何用Python连接和使用ODPS。我将按照下面的步骤来介绍整个过程：
1. 安装ODPS SDK
2. 连接到ODPS
3. 创建ODPS
原创
2023-07-14 04:36:38
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本教程为即学即用Spark实战44讲的系列课程，本部分为前言和模块一。前言spark诞生于2009年，适合数据科学家与数据分析师进行中小规模数据处理，多语言接口与 SQL 支持让它赢得了很多分析师用户。spark官方定义：一个通用的快速分析引擎。（通用：供所有大数据从业人员使用；分析：主要面向数据处理场景）spark适合谁学：数据分析爱好者，分析师，大数据工程师，大数据架构师。Spark官方模块一
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2024-01-09 13:38:22
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ODS(Output Delivery System)： 由于所有的过程输出前都会进入ODS，因此用户可利用ODS过程通过选择合适的destination来输出数据。一、ODS的基本性质ODS输出格式：LISTING(默认的标准SAS输出)、HTML、RTF、PRTNTER、PS、PCL、PDF、OUTP
背景在ODPS平台进行数据处理和分析，有时候进行复杂的数据开发需要使用UDF，JAVA版本的UDF暂且不提，这里只讲述基于Python进行UDF编写，而如何基于Python开发UDF，以及如何进行第三方依赖包的配置，包括如何编译生成Wheel包。大概有几种方法。总结大概过程，Python UDF开发及使用主要分为几步：如果有二进制包[**.whl]则下载对应的Python版本的wheel包，并改后
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2024-01-02 10:43:17
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# 在Python中怎么取相反数
在Python中，要取一个数的相反数可以使用负号（-）操作符。当应用负号操作符到一个数字上时，它将返回该数字的相反数。
下面我们将使用一个具体的问题来演示如何在Python中取相反数。
## 问题描述
假设有一个存储着一些数值的列表，我们需要计算这些数值的相反数并输出结果。
## 解决方案
首先，我们需要创建一个包含数值的列表。这里我们使用一个简单的示
原创
2023-08-02 09:42:31
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Python 生成一定范围内不重复随机数随机数 Python set 文章目录Python 生成一定范围内不重复随机数生成一定范围内随机数两种方法：一、利用set()特性去重set为何是天生去重的？二、调用random.sample()总结 生成一定范围内随机数两种方法：一、利用set()特性去重import random
def getNumList(start, end, n):
"
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2023-06-29 21:05:41
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# 如何使用python ODPS模块
## 概述
在实际的开发过程中，我们经常需要与大数据进行交互，而ODPS（开放分布式数据处理服务）是阿里云提供的一种分析型数据存储和计算服务。为了方便使用ODPS，我们可以使用Python的ODPS模块来与ODPS进行交互。本文将介绍如何使用Python ODPS模块。
## 使用流程
下面是使用Python ODPS模块的整个流程。
```merma
原创
2023-12-18 09:30:27
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# Python连接ODPS教程
## 1. 流程概述
在这篇文章中，我将教会你如何使用Python连接ODPS（阿里云的大数据计算平台）。整个流程可以总结为以下几个步骤：
1. 安装必要的依赖库
2. 配置ODPS连接信息
3. 连接ODPS
4. 执行SQL语句
5. 处理查询结果
接下来，我会逐步解释每个步骤的具体操作，包括所需的代码和相应的注释。
## 2. 安装依赖库
在开始
原创
2023-11-29 09:08:52
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# 如何实现“odps python udf”
## 一、流程概述
为了实现“odps python udf”，我们需要经过以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| -------- | -------- |
| 步骤一 | 创建一个ODPS项目 |
| 步骤二 | 安装ODPS Python SDK |
| 步骤三 | 编写Python UDF代码 |
| 步骤四 | 打包Python UDF
原创
2023-10-11 04:10:17
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写在前面： 关于import py 模块 import 和 from xxx import *的区别 直接用import xxx的话，不会出现命名冲突问题 比如同样是调用random.random()来制造随机数 如果是import random 那么接下来需要指出模块的名称，也就是需要用random.random()来调用 然而如果是from random import
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2024-06-01 20:34:06
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# Java在HBASE中取数
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何在Java中使用HBASE取数。本文将分为以下几个部分进行讲解：
1. 流程概述
2. 步骤详解
3. 代码实现
4. 关系图和流程图
## 1. 流程概述
在Java中使用HBASE取数的流程如下：
```mermaid
flowchart TD
A[创建HBASE配置] --> B[创建HBASE连接]
原创
2023-10-27 10:52:09
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# 连接odps数据库的python示例
在数据分析和处理过程中，很多时候我们需要连接数据库来读取和写入数据。阿里云的MaxCompute（原名ODPS）是一种大数据处理平台，提供了云端数据仓库服务。在Python中，我们可以使用odps库来连接并操作MaxCompute数据。
## 安装odps库
首先，我们需要安装odps库。可以使用pip来安装odps库：
```python
pip
原创
2024-03-01 04:52:45
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# 使用 ODPS 和 Python 进行大数据分析
## 引言
在大数据时代，数据的处理和分析变得愈加重要。ODPS（Open Data Processing Service）是阿里云提供的一种大数据处理服务，旨在高效处理和分析海量数据。结合 Python 语言的灵活性和丰富的库，使得使用 ODPS 进行数据处理的门槛大大降低。在本文中，我们将介绍如何使用 Python 操作 ODPS，并提
原创
2024-09-20 09:26:57
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零、目标了解几种数字的数据类型一、整数(int)和浮点数(float)int就是整数，float就是带有小数点的实数(暂且先这样理解)。这两个数据类型你很熟悉，不多说。 需要特别注意的是，只要是经过除法运算出来的数字，全都是浮点数。不信试试看： 只要经过除法运算，计算结果全都是浮点数。如果希望我们所得的结果：①.小数部分不为0则维持原状，②.小数部分为0则取整数，并保留int型结果，
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2023-08-15 21:14:44
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一.python 的历史以及为什么要学python python的创始人是：吉多.范罗苏姆 1991年python解释器诞生了 编译型语言跨平台性差，移植性差（如：c java） 解释性语言跨平台好，逐行解释逐行执行（shell&
# Python 中元组取数的实现指南
元组（Tuple）是 Python 中的一种数据结构，类似于列表（List），但它是不可变的。这意味着，一旦元组被创建，其内容就不能被改变。元组在处理固定数据集时非常有用。本文将逐步指导你如何在 Python 中实现元组的取数。
## 计划流程
在开始编码之前，我们需要明确整个过程。下面是实现元组取数的步骤：
| 步骤 | 描述
## Python np取数的实现流程
为了帮助你理解如何在Python中使用NumPy库进行数据的取数操作，我将按照以下步骤展示整个实现流程。
### 步骤一：导入NumPy库
首先，你需要在Python程序中导入NumPy库。通过以下代码实现：
```python
import numpy as np
```
这样，你就成功导入了NumPy库，并将其简称为`np`，以方便后续的使用。
原创
2023-10-15 07:24:15
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