scala> import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.SparkSession scala> val spark=SparkSession.builder().getOrCreate() spark: org.apache.spark.sql.SparkSession = org.apache.spark.sql.SparkSession@2bdab835 //使支持RDDs转换为DataFram

前言:近段时间学习R语言用到最多的数据格式就是data.frame,现对data.frame常用操作进行总结,其中函数大部分来自dplyr包,该包由Hadley Wickham所作,主要用于数据的清洗和整理. 一.创建 data.frame创建较为容易,调用data.frame函数即可.本文创建一个关于学生成绩的数据框,接下来大部分操作都对该数据框进行,其中学生成绩随机产生 > library(dplyr) #导入dplyr包 > options(digits = 0) #保留整数 >

[spark API 函数讲解 详细 ]https://www.iteblog.com/archives/1399#reduceByKey [重要API接口,全面 ] http://spark.apache.org/docs/1.1.1/api/python/pyspark.rdd.RDD-class.html ******** [广播变量] http://www.csdn.net/article/1970-01-01/2824552 调用广播变量通过:a.value,广播变量可以用在定义的函数

Xgboost调参: https://wuhuhu800.github.io/2018/02/28/XGboost_param_share/ https://blog.csdn.net/hx2017/article/details/78064362 pandas DataFrame中的空值处理: https://blog.csdn.net/yuanxiang01/article/details/78738812 pandas的DataFrame.Series删除列: https://blog.c

https://blog.csdn.net/sparkexpert/article/details/51042970 spark dataframe派生于RDD类,但是提供了非常强大的数据操作功能.当然主要对类SQL的支持. 在实际工作中会遇到这样的情况,主要是会进行两个数据集的筛选.合并,重新入库. 首先加载数据集,然后在提取数据集的前几行过程中,才找到limit的函数. 而合并就用到union函数,重新入库,就是registerTemple注册成表,再进行写入到HIVE中. 不得不赞叹dat

spark dataframe派生于RDD类,但是提供了非常强大的数据操作功能.当然主要对类SQL的支持. 在实际工作中会遇到这样的情况,主要是会进行两个数据集的筛选.合并,重新入库. 首先加载数据集,然后在提取数据集的前几行过程中,才找到limit的函数. 而合并就用到union函数,重新入库,就是registerTemple注册成表,再进行写入到HIVE中. 不得不赞叹dataframe的强大. 具体示例:为了得到样本均衡的训练集,需要对两个数据集中各取相同的训练样本数目来组成,因此用到了这

spark dataframe派生于RDD类,但是提供了非常强大的数据操作功能.当然主要对类SQL的支持.   在实际工作中会遇到这样的情况,主要是会进行两个数据集的筛选.合并,重新入库.   首先加载数据集,然后在提取数据集的前几行过程中,才找到limit的函数.   而合并就用到union函数,重新入库,就是registerTemple注册成表,再进行写入到HIVE中.   1.union.unionAll.unionByName,row 合并(上下拼接) data_all = data_n

spark sql 中join的类型 Spark DataFrame中join与SQL很像,都有inner join, left join, right join, full join; 类型 说明 inner join 内连接 left join 左连接 right join 右连接 full join 全连接 spark join 看其原型 def join(right : DataFrame, usingColumns : Seq[String], joinType : String) :

8. Dataset (DataFrame) 的基础操作 8.1. 有类型操作 8.2. 无类型转换 8.5. Column 对象 9. 缺失值处理 10. 聚合 11. 连接 8. Dataset (DataFrame) 的基础操作 导读 这一章节主要目的是介绍 Dataset 的基础操作, 当然, DataFrame 就是 Dataset, 所以这些操作大部分也适用于 DataFrame 有类型的转换操作 无类型的转换操作 基础 Action 空值如何处理 统计操作 8.1. 有类型操作 分

Spark-读写HBase,SparkStreaming操作,Spark的HBase相关操作 1.sparkstreaming实时写入Hbase(saveAsNewAPIHadoopDataset方法) 2.sparkstreaming整合kafka实现exactly-once语义 3.sparkstreaming同时消费多个topic的数据实现exactly-once的语义 4.spark读取hbase数据(newAPIHadoopRDD方式) 5.spark读取hbase中的数据 6.spa

Spark-RDD编程常用转换算子代码实例 Spark rdd 常用 Transformation 实例: 1.def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U]   将函数应用于RDD的每一元素,并返回一个新的RDD package top.ruandb import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object RddTest extends App{ val sparkConf = new SparkConf

本系列有五篇:分别是 [一]Ubuntu14.04+Jekyll+Github Pages搭建静态博客:主要是安装方面 [二]jekyll 的使用 :主要是jekyll的配置 [三]Markdown+jekyll在Gitpages上写blog的常用操作 :主要Markdown的使用 [四]搭建Markdown的编辑器 [五]将博客从jekyll迁移到了hexo     参考:[Markdown+jekyll在Gitpages上写blog的常用操作]和[Markdown中文文档] Markdown

test.php <?php header("Content-type:text/html;charset='utf8'"); error_reporting(E_ALL); echo "模拟数据库常用操作效果<br>"; echo "<a href='check.php?action=add'>执行增加操作</a><br>"; echo "<a href='check.php

前两天入手一个Macbook air,在装软件过程中摸索了一些基本操作,现就常用操作进行总结, 1关于触控板: 按下(不区分左右)            ＝鼠标左键 control+按下                 ＝鼠标右键 双指上下拖                            滚屏 双指左右拖                            浏览器前进/后退 三指左右拖                            切换程序 三指上下拖             

今天本来想写一个spark dataframe unionall的demo,由于粗心报下面错误: Exception in thread "main" org.apache.spark.sql.AnalysisException: Union can only be performed on tables with the same number of columns, but the left table has 3 columns and the right has 4; at o

mysql常用操作语句 1.mysql -u root -p   2.mysql -h localhost -u root -p database_name 2.列出数据库: 1.show databases; 3.选择数据库: 1.use databases_name; 4.列出数据表: 1.show tables; 5.显示表格列的属性: 1.show columns from table_name;   2.describe table_name; 6.导出整个数据库: 1.mysqldu

一.cmd常用操作 1.返回根目录cd\ 2.返回上层目录cd .. 3.查找当前目录下的所有文件dir 4.查找下层目录cd window 二.nodejs配置 Node.js安装包及源码下载地址为:https://nodejs.org/en/download/. Windowv 上安装Node.js Windows 安装包(.msi) : 32 位安装包下载地址 : http://nodejs.org/dist/v0.10.26/node-v0.10.26-x86.msi 64 位安装包下载

摘要:Oracle数据库的库表常用操作:创建与添加表空间.临时表空间.创建表分区.创建索引.锁表处理 1.表空间 ■  详细查看表空间使用状况,包括总大小,使用空间,使用率,剩余空间 --详细查看表空间使用状况,包括总大小,使用空间,使用率,剩余空间 select t.* from (SELECT D.TABLESPACE_NAME, SPACE "SUM_SPACE(M)", BLOCKS SUM_BLOCKS, ) "USED_SPACE(M)", ) , )

异常处理 http://www.jb51.net/article/95033.htm 文件常用操作 http://www.jb51.net/article/92946.htm

array,list,dataframe索引切片操作 2016年07月19日——智浪文档 list,一维,二维array,datafrme,loc.iloc.ix的简单探讨 Numpy数组的索引和切片介绍: 从最基础的list索引开始讲起,我们先上一段代码和结果: a = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] a[:5:-1] #step < 0,所以start = 9 a[0:5:-1] #指定了start = 0 a[1::-1] #step < 0,所以stop = 0 输出: [