文章目录窗口分析函数1. 分析函数2. 聚合函数3. 窗口函数行列转换1. 行转列2. 列转行JSON处理1. JSON对象2. JSON数组Hive SQLSpark SQL时间处理 窗口分析函数函数中用到的表数据如下图：1. 分析函数row_number()rank()dense_rank()这3个函数通常用在组内排序中，但实现的效果却不相同，用法如下：select
na
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2023-11-27 11:26:39
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# 如何实现“spark df 查看所有列”
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何实现“spark df 查看所有列”。下面将通过步骤表格和代码示例来详细介绍整个流程。
### 步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 创建 Spark Session |
| 2 | 读取数据为 DataFrame |
| 3 | 查看 Dat
原创
2024-03-28 04:13:17
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如何使用Spark获取DataFrame的所有列
在Spark中，DataFrame是一种强大的数据结构，它以表格的形式组织数据，并提供了各种操作和转换功能。如果你想获取DataFrame的所有列，可以按照以下步骤进行操作：
步骤 | 操作
----|----
步骤1：创建一个SparkSession对象 | SparkSession是Spark的入口点，用于与Spark进行交互。可以
原创
2024-02-04 05:17:24
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本文源码基于spark 2.2.0基本概念Application用户编写的Spark程序，通过一个有main方法的类执行,完成一个计算任务的处理。它是由一个Driver程序和一组运行于Spark集群上的Executor组成RDD弹性分布式数据集。RDD是Spark的核心数据结构，可以通过一系列算子进行操作。当RDD遇到Action算子时，将之前的所有算子形成一个有向无环图（DAG）。再在Spark
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2024-07-03 02:08:02
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PySparkwithColumn()是DataFrame的转换函数，用于更改或更新值，转换现有DataFrame列的数据类型，添加/创建新列以及多核。在本文中，我将使用withColumn（）示例向您介绍常用的PySpark DataFrame列操作。PySpark withColumn –更改列的数据类型转换/更改现有列的值从现有列派生新列添加具有文字值的列重命名列名删除DataFrame列首
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2023-10-23 14:22:48
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目录Java FastJson转JSON两个转义第一种转义：针对特殊字符第二种转义：自定义转义示例场景说明示例代码Java FastJson转JSON两个转义在Java开发中，FastJson是一个高性能的JSON处理框架，被广泛应用于JSON数据的序列化和反序列化。在实际开发中，我们有时需要将特殊字符进行转义，以便正确地表示在JSON中。本篇博客将介绍如何使用FastJson对JSON字符串进行
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2024-06-13 19:27:18
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一、Spark Streaming JOB生成深度思考定时任务，其实也算是流处理的一种，都是时间加上定时器（也有可能是某个条件），一切处理都是流处理。 从JobGenerator作为入口，JobGenerator是动态生成JOB的封装。主要是基于Dstream的依赖关系根据batchDuration生成JOB,及spark的流处理跟storm不太一样，storm是流入一条计算一条，而spa
作用简单说，隐式转换就是：当Scala编译器进行类型匹配时，如果找不到合适的候选，那么隐式转化提供了另外一种途径来告诉编译器如何将当前的类型转换成预期类型。话不多说，直接测试ImplicitHelper.scalapackage com.donews.localspark
/**
* Created by reynold on 2017/3/20.
*/
object ImplVal
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2023-07-21 15:17:21
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继续上一篇学习spark 本次将通过一个实际场景来综合学习下spark如何实现hive中的列转行和行转列（关于hive的）列转行和行转列介绍 问题描述 假设我们有这样的交易记录，如下：
@6259656412068037 @822039695680011 7230 366.0 2015-06-18 1624 4030 0 @00400606 2015-06-18 16:24:28
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2023-11-08 23:36:52
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文章目录转化操作Transformer算子概念单RDD转换函数多RDD转换函数map与flatmap 转化操作由于spark的惰性计算特性，RDD只有在第一次行动操作中被用到时才会真正进行计算，因此我打算将文章内容分为"转化操作"和"行动操作"两部分，同时因为pair RDD（RDD中的元素是键值对）的部分api较为特殊Transformer算子概念RDD的操作算子分为两类：Transforma
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2024-03-11 08:27:48
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“戏”说Spark-Spark核心-RDD转换行动类算子详解 算子概述
对于RDD可以有两种计算方式：
转换（返回值还是一个RDD）---懒执行
操作（返回值不是一个RDD）---立即执行
转换(Transformations) (如：map, filter, groupBy, join等)，Transformations操作是Lazy的，也就是说从一个RDD转
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2024-05-20 08:39:05
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在工作中和学习中很多小伙伴都有转换文件的需求，例如将PDF文件转换为word、excel、PPT、图片等类型的文件，这时候我们就需要一款专业且高效率的PDF转换器来帮助我们处理文件，那么转换器的性价比也是我们需要考虑的，那么免费PDF转换器软件有哪些呢？其实据小编了解市面上的软件或多或少都会进行收费，没有完全免费的转换器，所以今天小编就给大家分享几款性价比超级高的软件，赶快看下去吧！
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2023-10-12 15:41:19
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动态sql 实现行转列 1、模拟数据-- 创建表
CREATE TABLE `hang_to_lie` (
`area_name` varchar(255) DEFAULT NULL,
`industry_class` varchar(255) DEFAULT NULL,
`num` int(10) DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT C
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2023-06-02 08:34:21
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# 在 Spark 中如何获取 DataFrame 的某一列
Apache Spark 是一个处理大规模数据的强大框架，支持多种数据处理任务。其中，DataFrame 是 Spark 提供的一种强大的数据结构，可以进行数据分析和处理。本文将介绍如何在 Spark 中获取 DataFrame 的某一列，并通过实际示例进行演示。
## 背景知识
在 Spark 中，DataFrame 类似于关系
# Spark DataFrame 新增一列赋值变量
在大数据处理中，Apache Spark 是一个非常流行的开源框架。它提供了一个分布式计算系统，用于处理大规模数据集。在 Spark 中，DataFrame 是一种常用的数据结构，用于存储和操作结构化数据。有时，我们可能需要在 DataFrame 中新增一列，并对其进行赋值操作。本文将介绍如何在 Spark 中使用 `withColumn`
原创
2024-07-29 10:53:01
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import pandas as pd
import numpy as np
df_na = pd.DataFrame([[np.nan]*2], columns=['客户代码', 'na']).astype({"客户代码": str, "na": float}) # merge需要格式统一
df_100 = pd.DataFrame([["100", 100]], columns=['客户代
原创
2024-03-25 09:45:41
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业务场景：我们在前端展示表格数据一般有两种，一种是业务的统计问题表单，还有一种就是通过问题表单，转换汇总成结果汇总表单，比如一张发货表单，有发货量，产品，时间，现在需要转换成：产品每个月获取的产品数量。也就是 时间字段 从 ‘行’提到了‘列’，行转列了，那么就涉及到，根据时间的筛选，来动态得到某个产品几个月的发货量，这里的数据处理就需要用存储过程来实现动态的行转列了。 一、表结构数据与需
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2023-09-03 10:26:04
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说到pdf文件，大家都知道pdf文件占用内存小，传输速度快，不能在原始文件上进行编辑与修改，这对人们产生便利的同时，又给人增加了烦恼，很多工作者或者学生都比较偏爱pdf文件，这就导致我们发现文件中的错误不能及时修改，重新修改文件内容会耗时又费力，所以我们需要一个工具来帮助我们将pdf文件转换成可编辑的文件格式，这样就可以在文件上直接修改，那么pdf转换器哪个好用呢？经过小编对市面上的pdf转换器的
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2023-07-11 00:58:18
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在处理大数据的过程中，经常会使用Apache Spark来进行数据分析。本文将详细探讨如何在Spark中获取DataFrame（df），从对相关协议的背景介绍，到具体的技术实现、优化方法，再到不同协议之间的比较，力求全面覆盖各方面的内容。
让我们从协议背景入手，理解在大数据处理中，各种网络协议之间的交互及其影响。
首先，关于数据传输与处理的底层协议，使用四象限图展现不同协议的特点。通过OSI模
# 如何在Apache Spark中循环处理DataFrame
在数据处理和分析的领域，Apache Spark是一个非常强大的工具。作为一名新手，你可能会对如何在Spark中循环操作DataFrame感到困惑。本文将引导你完成这一过程，并帮助你掌握相关知识。
## 整体流程
在我们开始之前，了解整个过程的步骤可以帮助你更好地理解每个环节。下面是一个简单的流程表格：
| 步骤 | 描述
