图1 5.找出给定日期是星期几 如果想要确定一天是周末还是工作日，只需使用WEEKDAY()函数即可完成此操作。...例如，=WEEKDAY("2021-7-28")，将返回4（Excel默认情况下从星期日开始一周，因此星期三表示为4）。...8.确保在单元格中输入有效的日期或时间 在与他人共享工作表以输入某些数据时，如果可以限制他们仅在需要日期值的单元格中输入有效日期值，这可能会很有用。...可以使用Excel中的单元格“数据验证”功能来做到这一点，只需选择要应用日期/时间验证的单元格，单击功能区“数据”选项卡，单击“数据验证——数据验证”，设置“允许”下列项为“日期”或“时间”并指定条件，...在Excel中处理日期时的常见问题 在Excel中使用与日期和时间相关的值或公式时，可能会碰到如下一些问题。
CronTrigger，你可以指定触发的时间表如“每星期五中午”，或“每个工作日9:30时”，甚至“每5分钟一班9:00和10:00逢星期一上午，星期三星期五“。...0”分开始, “3/20”表示表示每隔20分钟执行一次，“3”表示从第3分钟开始执行 “?”...：表示每月的某一天，或第周的某一天 “L”：用于每月，或每周，表示为每月的最后一天，或每个月的最后星期几如“6L”表示“每月的最后一个星期五” “W”：表示为最近工作日，如“15W”放在每月（day-of-month...）字段上表示为“到本月15日最近的工作日” “#”：是用来指定的每月第n个工作日,例 在每周（day-of-week）这个字段中内容为"6#3" or "FRI#3" 则表示“每月第三个星期五” Cron...n/m表示从n开始，每次增加m “L”字符：用在日表示一个月中的最后一天，用在周表示该月最后一个星期X “W”字符：指定离给定日期最近的工作日(周一到周五) “#”字符：表示该月第几个周X。
(天)：可以用数字 1-31 中的任意一个值，但要注意一些特别的月份 Month (月)：可以用 0-11 或用字符串 "JAN,FEB,MAR,APR,MAY,JUN,JUL,AUG,SEP,OCT...0 分开始，"3/20" 表示每隔 20 分钟执行一次，"3" 表示从第 3 分钟开始执行 "?"...：表示每月的某一天，或每周的某一天 "L"：用于每月或每周，表示为每月的最后一天，或每个月的最后一个星期几如 "6L" 表示 “每月的最后一个星期五” "W"：表示为最近的工作日，如 "15W" 放在每月...（day-of-month）字段上表示为 “到本月 15 日最近的工作日” "#"：是用来指定每月第 n 个工作日，例如在每周（day-of-week）这个字段中内容为 "6#3" or "FRI#3"...n/m 表示从 n 开始，每次增加 m “L” 字符：用在日表示一个月中的最后一天，用在周表示该月最后一个星期 X “W” 字符：指定离给定日期最近的工作日 (周一到周五) “#” 字符：表示该月第几个周
一、Spark SQL简介 （一）从Shark说起 Hive是一个基于Hadoop 的数据仓库工具，提供了类似于关系数据库SQL的查询语言HiveQL，用户可以通过HiveQL语句快速实现简单的...当用户向Hive输入一段命令或查询（即HiveQL 语句）时， Hive需要与Hadoop交互来完成该操作。...该命令或查询首先进入到驱动模块，由驱动模块中的编译器进行解析编译，并由优化器对该操作进行优化计算，然后交给执行器去执行，执行器通常的任务是启动一个或多个MapReduce任务。...Shark即Hive on Spark，为了实现与Hive兼容，Shark在HiveQL方面重用了Hive中HiveQL的解析、逻辑执行计划翻译、执行计划优化等逻辑，可以近似认为仅将物理执行计划从MapReduce...三、DataFrame的创建 从Spark2.0以上版本开始，Spark使用全新的SparkSession接口替代Spark1.6中的SQLContext及HiveContext接口来实现其对数据加载
在平常工作中，难免要和大数据打交道，而有时需要读取本地文件然后存储到Hive中，本文接下来将具体讲解。...过程： 使用pickle模块读取.plk文件； 将读取到的内容转为RDD； 将RDD转为DataFrame之后存储到Hive仓库中； 1、使用pickle保存和读取pickle文件 import...：hive_database，新建表：hive_table，以覆盖的形式添加，partitionBy用于指定分区字段 pickleDf..write.saveAsTable("hive_database.hvie_table...", mode='overwrite', partitionBy=‘’) 补充存入到Hive中的知识： （1）通过sql的方式 data = [ (1,"3","145"), (1,"4...(分区名称=分区值) # 多个分区按照逗号分开 select XXXXX # 字段名称，跟hive字段顺序对应，不包含分区字段
除非用反斜杠()转义，否则命令中的百分号(%)会被替换成换行符，第一个百分号后面的所有数据都会作为标准输入发送给命令。 非标准字段 “L”代表“Last”。...当在星期几字段中使用的时候，可以指定给定月份的结构，例如“最后一个星期五”(5L)。在月日字段中，可以指定一个月的最后一天。 “day of month”字段可以使用“W”字符。...指定最接近给定日期的工作日（星期一-星期五）。例如，15W，意思是：“最接近该月15日的工作日。”；所以，如果15号是星期六，触发器在14号星期五触发。如果15日是星期天，触发器在16日星期一触发。...“1W”，如果这个月的第一天是星期六，不会跨到上个月，触发器会在这个月的第三天（也就是星期一）触发。只有指定一天（不能是范围或列表）的时候，才能指定“W”字符。...星期几字段可以使用“#”，后面必须跟一个介于1和5之间的数字。例如，5#3表示每个月的第三个星期五。 在某些实现中，“?”用来代替“”以将月中的某一天或周中的某一天留空。其他cron的实现是替换“?”
CronTrigger，你可以指定触发的时间表如“每星期五中午”，或“每个工作日9:30时”，甚至“每5分钟一班9:00和10:00逢星期一上午，星期三星期五“。...字符：表示不确定的值 “,”字符：指定数个值 “-”字符：指定一个值的范围 “/”字符：指定一个值的增加幅度。n/m表示从n开始，每次增加m。...例如： “0/15”表示每隔15分钟执行一次,“0”表示为从“0”分开始, “3/20”表示表示每隔20分钟执行一次，“3”表示从第3分钟开始执行 “L”字符：用在日表示一个月中的最后一天，用在周表示该月最后一个星期...X “W”字符：指定离给定日期最近的工作日(周一到周五) 例如： “15W”放在每月（day-of-month）字段上表示为“到本月15日最近的工作日” “#”字符：表示该月第几个周X。...6#3表示该月第3个周五 例如： 在每周（day-of-week）这个字段中内容为”6#3” or “FRI#3” 则表示“每月第三个星期五” 常用Cron表达式 每隔5秒执行一次：/5 *
pyspark就是为了方便python读取Hive集群数据，当然环境搭建也免不了数仓的帮忙，常见的如开发企业内部的Jupyter Lab。...⚠️注意：以下需要在企业服务器上的jupyter上操作，本地jupyter是无法连接公司hive集群的 利用PySpark读写Hive数据 # 设置PySpark参数 from pyspark.sql...__len__()): # 插入的数据类型需要与数据库中字段类型保持一致 cursor.execute(insert_mysql_sql, (int(df.iloc[i,...写入MySQL数据 日常最常见的是利用PySpark将数据批量写入MySQL，减少删表建表的操作。...数据，以及利用Python关联Hive和MySQL是后续自动化操作的基础，因此简单的理解PySpark如何进行Hive操作即可。
政采云大数据平台的作业目前主要有 Spark SQL、PySpark、Spark JAR、数据交换、脚本类型等，最初由于实现难度的问题，考虑解析 SparkPlan（ Spark 物理计划）以获取表、字段血缘...，但此方案针对 PySpark、Spark JAR 之类的作业自行解析较为复杂，而 Spline 则支持以上类型作业的解析。...从 Reference 中可以获取到解析完后依赖的字段信息 三、解析 通过 Spline REST 文档可见，REST 接口分 Producer 和 Consumer 两部分，Spline Producer...的 Hive 表是 HiveTableRelation。...（5）根据字段获取依赖的字段 从 Project 中获得的字段血缘，一些复杂场景是无法直接获取到的。
Hive为HDFS中的结构化数据向用户提供了类似关系数据库管理系统的抽象。您可以创建表并在其上运行类似sql的查询。Hive将表模式保存在一些RDBMS中。...除了执行HiveQL查询，您还可以直接从Hive读取数据到PySpark SQL并将结果写入Hive 相关链接： https://cwiki.apache.org/confluence/display...Kafka Broker不会将消息推送给Consumer;相反，Consumer从Kafka Broker中提取数据。Consumer订阅Kafka Broker上的一个或多个主题，并读取消息。...我们将在整本书中学习PySpark SQL。它内置在PySpark中，这意味着它不需要任何额外的安装。 使用PySpark SQL，您可以从许多源读取数据。...您还可以使用JDBC连接器从PySpark SQL中读取PostgreSQL中的数据。
使用Spark读取Hive中的数据 2018-7-25 作者: 张子阳 分类: 大数据处理 在默认情况下，Hive使用MapReduce来对数据进行操作和运算，即将HQL语句翻译成MapReduce...通过这里的配置，让Spark与Hive的元数据库建立起联系，Spark就可以获得Hive中有哪些库、表、分区、字段等信息。 配置Hive的元数据，可以参考 配置Hive使用MySql记录元数据。...python脚本来对数据进行查询和运算了： from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql import HiveContext spark...上面引用了pyspark这个包，如何进行python的包管理可以自行百度。...本人选择的是比较轻量的python，操作spark主要是要学习pySpark这个类库，它的官方地址位于：https://spark.apache.org/docs/latest/api/python/index.html
您可以从 Scala、Python、R 和 SQL shell 中交互式地使用它。 普遍性，结合 SQL、流处理和复杂分析。...各种环境都可以运行，Spark 在 Hadoop、Apache Mesos、Kubernetes、单机或云主机中运行。它可以访问不同的数据源。...您可以使用它的独立集群模式在 EC2、Hadoop YARN、Mesos 或 Kubernetes 上运行 Spark。...访问 HDFS、Apache Cassandra、Apache HBase、Apache Hive 和数百个其他数据源中的数据。 3....2、Shuffle操作：Shuffle指的是数据从Map Task输出到Reduce Task的过程，作为连接Map和Reduce两端的桥梁。
因此，如果需要访问Hive中的数据，需要使用HiveContext。 元数据管理：SQLContext不支持元数据管理，因此无法在内存中创建表和视图，只能直接读取数据源中的数据。...而HiveContext可以在内存中创建表和视图，并将其存储在Hive Metastore中。...但HiveContext还支持Hive中的所有SQL语法，例如INSERT、CREATE TABLE AS等等。...如若访问Hive中数据或在内存中创建表和视图，推荐HiveContext；若只需访问常见数据源，使用SQLContext。...熟练程度：如果你或你的团队已经很熟悉Python，那么使用PySpark也许更好一些，因为你们不需要再去学习新的编程语言。相反，如果已经对R语言很熟悉，那么继续使用R语言也许更为方便。
在Spring Boot应用程序中，通过使用定时器可以实现定期执行计划任务的功能。...其格式如下： 在这个格式中，每个字段可以有一些特殊的字符和符号，如下表所示：符号描述*匹配该字段所有值?...在该字段中不指定任何值-指定范围，如1-5表示1到5,列举多个值，如1,3,5表示1或3或5/指定递增步长，如1/3表示从1开始，每隔3个递增L在该字段中指定最后一个值，如星期几中的7L表示该月最后一个星期日...W在该字段中指定离给定日期最近的工作日，如在日字段中使用 15W 表示离15号最近的工作日例如，Cron表达式 0 0/5 * * * ?...然而，在实际应用中，有时需要根据配置文件或其他动态条件来设置Cron表达式。在这种情况下，@Scheduled注解的静态字符串无法满足需求。
导读 昨日推文PySpark环境搭建和简介，今天开始介绍PySpark中的第一个重要组件SQL/DataFrame，实际上从名字便可看出这是关系型数据库SQL和pandas.DataFrame的结合体，...，由下划线连接，例如some_funciton） 02 几个重要的类 为了支撑上述功能需求和定位，PySpark中核心的类主要包括以下几个： SparkSession：从名字可以推断出这应该是为后续spark...Window：用于实现窗口函数功能，无论是传统关系型数据库SQL还是数仓Hive中，窗口函数都是一个大杀器，PySpark SQL自然也支持，重点是支持partition、orderby和rowsBetween...03 DataFrame DataFrame是PySpark中核心的数据抽象和定义，理解DataFrame的最佳方式是从以下2个方面： 是面向二维关系表而设计的数据结构，所以SQL中的功能在这里均有所体现...SQL中的用法也是完全一致的，都是根据指定字段或字段的简单运算执行排序，sort实现功能与orderby功能一致。
获得本月的第一个星期二 将整数转换为日期对象 当前日期减去 N 天的天数 比较两个日期 从 datetime 对象中提取年份 在 Python 中找到星期几 从当前日期获取 7 天前的日期 将两个日期时间对象之间的差值转换为秒...获得任何一个月的第三个星期五 从 Python 中的周数获取日期 获取特定日期的工作日 创建一个 15 分钟前的 DateTime 从特定日期获取周的开始和结束日期 两个日期之间的差异（以秒为单位）...以月为单位的两个日期之间的差异 将本地时间字符串转换为 UTC 获取当月的最后一个星期四 从特定日期查找一年中的第几周 从给定日期获取星期几 用 AM PM 打印当前时间 获得一个月的最后一天 从工作日值中获取工作日名称...将 N 小时数添加到当前日期时间 从当前日期获取年、月、日、小时、分钟 获取特定月份和年份的最后一个星期日 查找特定日期的年份中的哪一天 查找当前日期是工作日还是周末 组合 datetime.date...、时、分、秒到当前日期时间 获取指定年份和月份的月份第一天的工作日和月份的天数 打印特定年份的所有星期一 打印特定年份的日历 从月份编号中获取月份名称 从给定日期获取一周的开始和结束日期 根据当前日期查找上一个和下一个星期一的日期
随机抽样有两种方式，一种是在HIVE里面查数随机；另一种是在pyspark之中。...HIVE里面查数随机 sql = "select * from data order by rand() limit 2000" pyspark之中 sample = result.sample(False...(参考：王强的知乎回复) python中的list不能直接添加到dataframe中，需要先将list转为新的dataframe,然后新的dataframe和老的dataframe进行join操作,...，然后生成多行，这时可以使用explode方法 下面代码中，根据c3字段中的空格将字段内容进行分割，分割的内容存储在新的字段c3_中，如下所示 jdbcDF.explode( "c3" , "c3...df = df.dropna(subset=['col_name1', 'col_name2']) # 扔掉col1或col2中任一一列包含na的行 ex: train.dropna().count
，这里同时给出了在pyspark环境中执行的代码及其结果。...*Standalone或YARN：在“集群中所有CPU核心数目总和”和“2”二者中取较大值作为默认值。 *Apache Mesos：默认的分区数为8。...如果是从HDFS 中读取文件，则分区数为文件分片数（比如，128MB/片）。...', 1) 6、sortBy() sortBy()可以根据其他字段进行排序。...从分布式文件系统HDFS中读取数据，也是采用textFile()方法，可以为textFile()方法提供一个HDFS文件或目录地址，如果是一个文件地址，它会加载该文件，如果是一个目录地址
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