我的思路是 先把5份数据的基因名取交集 用基因名给每份数据做行名 根据取交集的结果来提取数据 最后合并数据集 那期内容有人留言了简便方法，很短的代码就实现了这个目的。...我将代码记录在这篇推文里 因为5份数据集以csv格式存储，首先就是获得存储路径下所有的csv格式文件的文件名，用到的命令是 files的概念，这个一定要搞明白 pattern参数指定文件的后缀名 接下来批量将5份数据读入 需要借助tidyverse这个包，用到的是map()函数 library(tidyverse...) df<-map(files,read.csv) class(df) df是一个列表，5份数据分别以数据框的格式存储在其中 最后是合并数据 直接一行命令搞定 df1的时候他也提到了tidyverse整理数据，但是自己平时用到的数据格式还算整齐，基本上用数据框的一些基本操作就可以达到目的了。
Java 导出 Excel，相同列数据相同的情况下合并单元格【POI的相关依赖自行百度添加】 一、PoiModel 类用来记录 上一行数据 package com.hypersmart.dashboard.util.excelUtils...}else if(i > 0 && mergeIndex[j] == i){ /*这边i>0也是因为第一列已经是最前一列了...，只能从第二列开始*/ /*当前同一列的内容与上一行同一列不同时，把那以上的合并, 或者在当前元素一样的情况下，前一列的元素并不一样，这种情况也合并...*/ /*如果不需要考虑当前行与上一行内容相同，但是它们的前一列内容不一样则不合并的情况，把下面条件中||poiModels.get(i)...，所有当到最后一行时则直接合并对应列的相同内容 加2是因为标题行前面还有2行*/ if(mergeIndex[j] == i && index
Q：多个数据集，列数不一致，列名也不一致，如何按行合并，然后保留全部文件的变量并集呢？ A：使用 rbind.fill 函数试试！...数据集按列合并时，可以根据merge 或者 dplyr函数包的merge系列函数决定连接方式，达到数据合并的需求。...data1，data2，data3 列数不一致，列名也不一致，现在需要按行合并，可能的问题： 1）rbind： 是根据行进行合并（行叠加）但是要求rbind(a, c)中矩阵a、c的列数必需相等。...2）列数相同的时候，变量名不一致也会合并，导致出错 二 rbind.fill“智能”合并 列数不一致多个数据集，需要按行合并，尝试使用plyr包rbind.fill函数 library(plyr) rbind.fill...呐，就是这样，rbind.fill函数会自动对应数据列名，不存在的会补充列，缺失时NA填充。
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子～】问了一个Python自动化办公的问题，一起来看看吧。...下图是他的原始数据和他想得到的目标数据，如下所示： 需要在标黄的两行里边进行相关操作。...后来【瑜亮老师】又给了一个思路，如下所示： 后来【郑煜哲·Xiaopang】也给了一个思路，如下所示： 顺利地解决了粉丝的问题。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Python自动化办公的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
- 合并 join / union -------- 3.1 横向拼接rbind --- 3.2 Join根据条件 --- 单字段Join 多字段join 混合字段 --- 3.2 求并集、交集 ---...— 2.2 新增数据列 withColumn— withColumn是通过添加或替换与现有列有相同的名字的列，返回一个新的DataFrame result3.withColumn('label', 0)...(isnan("a")) # 把a列里面数据为nan的筛选出来（Not a Number，非数字数据） ---- 3、-------- 合并 join / union -------- 3.1 横向拼接...，一列为分组的组名，另一列为行总数 max(*cols) —— 计算每组中一列或多列的最大值 mean(*cols) —— 计算每组中一列或多列的平均值 min(*cols) ——...； Pyspark DataFrame的数据反映比较缓慢，没有Pandas那么及时反映； Pyspark DataFrame的数据框是不可变的，不能任意添加列，只能通过合并进行； pandas比Pyspark
广告日志数据湖 2.1 离线改造方案 针对现有架构遇到的问题，我们调研并建设了基于数据湖 Iceberg 的方案，在原有的分钟级日志的基础上，引入小时级 Spark 入湖任务，主要的工作和改造...HDFS读取数据写入到数据湖，Spark读取source数据切分成Task，每个Task的输入数据大小约等于HDFS Block Size。...由于数据湖表设置有分区，所以输入的数据会根据分区设置生成多个文件，如果设置有N个分区字段，往往生成的文件个数就会是任务个数的N倍。...Parquet的每一列数据由三部分组成：Repetition Level，Definition Level和Value。...列字段的TTL源自不是所有的列都有相同的价值，特别是日志表的一千多个字段，有些字段的实效性是小于别的字段的，所以可减少这些字段的存储时间以此来降低整个表的存储成本。
相比深度神经网络，XGBoost能够更好地处理表格数据，并具有更强的可解释性，另外具有易于调参、输入数据不变性等优势。...基于Spark平台的实现 Spark是一个通用且高效的大数据处理引擎，它是基于内存的大数据并行计算框架。...withColumn（colName:String,col:Column）：添加列或者替换具有相同名字的列，返回新的DataFrame。...，其中“__THIS__”表示输入数据集的基础表。 1.val df = spark.createDataFrame( 2....它可以将原始特征和一系列通过其他转换器得到的特征合并为单一的特征向量，以训练如逻辑回归和决策树等机器学习算法。
COMPACTION - 协调Hudi中差异数据结构的后台活动，例如：将更新从基于行的日志文件变成列格式。在内部，压缩表现为时间轴上的特殊提交。...通过在写入过程中执行同步合并以更新版本并重写文件。 读时合并 : 使用列式（例如parquet）+ 基于行（例如avro）的文件格式组合来存储数据。...该视图仅将最新文件切片中的基本/列文件暴露给查询，并保证与非Hudi列式数据集相比，具有相同的列式查询性能。 增量视图 : 对该视图的查询只能看到从某个提交/压缩后写入数据集的新数据。...批量插入提供与插入相同的语义，但同时实现了基于排序的数据写入算法，该算法可以很好地扩展数百TB的初始负载。但是，相比于插入和插入更新能保证文件大小，批插入在调整文件大小上只能尽力而为。...如何查询刚写入的Hudi数据集 除非启用了Hive同步，否则与其他任何源一样，通过上述方法写入Hudi的数据集可以简单地通过Spark数据源进行查询。
此外，大量任务使用相同的账号和鉴权，缺乏权限管理/敏感数据管理/访问审计等治理手段。 2....广告日志数据湖 2.1 离线改造方案 针对现有架构遇到的问题，我们调研并建设了基于数据湖 Iceberg 的方案，在原有的分钟级日志的基础上，引入小时级 Spark 入湖任务，主要的工作和改造...HDFS读取数据写入到数据湖，Spark读取source数据切分成Task，每个Task的输入数据大小约等于HDFS Block Size。...Parquet的每一列数据由三部分组成：Repetition Level，Definition Level和Value。...列字段的TTL源自不是所有的列都有相同的价值，特别是日志表的一千多个字段，有些字段的实效性是小于别的字段的，所以可减少这些字段的存储时间以此来降低整个表的存储成本。
最终我们选择Hudi作为我们数据湖架构方案，主要原因如下: •Hudi通过维护索引支持高效的记录级别的增删改•Hudi维护了一条包含在不同的即时时间（instant time）对数据集做的所有instant...5.Hudi默认spark分区并行度withParallelism为1500，需要根据实际的输入数据大小调整合适的shuffle并行度。(对应参数为 hoodie....，会对相同 recordKey 的数据进行合并。...为 true，那么在小文件合并的时候，不会处理相同 recordKey 的数据 4....查询数据时，借助Hudi提供的Clustering(将文件按照某些列进行聚簇，以重新布局，达到优化查询性能的效果)，Compaction(将基础文件和增量日志文件进行合并，生成新版本列存文件)等服务，可将
stage单独执行，为每一个stage单独创建一个子job，子job执行完后收集该stage相关的统计信息（主要是数据量和记录数），并依据这些统计信息优化调整下游stage的执行计划。...目前SparkAE主要支持的功能： （1）数据倾斜的调整 （2）小task的合并 （3）sortmerge-> broadcase Spark 有3种join方式：Broadcastjoin、ShuffledHashJoin...4.合并结果集R1和结果集R2，输出最终生成的join结果R。 ?...基于Parquet数据读取剪枝：Prewhere 基于列式存储各列分别存储、读取的特性•针对需要返回多列的SQL，先根据下推条件对RowId进行过滤、选取。...Spark生成文件合并 通过最后增加一个repartitionstage合并spark生成文件。
如下图所示，HUDI管理了数据集，并尝试将一批数据写入数据湖，HUDI维护称为“提交时间轴（commit timeline）”的内容，以跟踪HUDI管理的数据集上发生的操作/更改，它在提交时间轴上标记了一个...除了将更新合并并重写parquet文件之外，我们将更新写入增量文件中，这可以帮助我们降低摄取延迟并获得更好的新鲜度。...如下图所示，HUDI管理了数据集，并尝试将一批数据写入数据湖，HUDI维护称为“提交时间轴（commit timeline）”的内容，以跟踪HUDI管理的数据集上发生的操作/更改，它在提交时间轴上标记了一个...除了DeltaStreamer，Hudi还集成了Spark Datasource，也提供了开箱即用的能力，基于Spark，可以快速构建ETL管道，同时也可无缝使用Hudi + PySpark。 ?...例如线上由于bug导致写入了不正确的数据，或者上游系统将某一列的值标记为null，Hudi也可以很好的处理上述场景，可以将表恢复到最近的一次正确时间，如Hudi提供的savepoint就可以将不同的commit
尝试插入具有与现有行相同的主键值的行将导致重复键错误。主键列必须是非可空的，并且不可以是boolean，float或double类型。表创建指定主键后，主键中的列集就不能更改。...Kudu Kudu是一种完全的列式存储引擎，表中的每一列数据都是存放在一起，列与列之间都是分开的。 为了能够保存一部分历史数据，并实现MVCC，Kudu将数据分为三个部分。...（4）相对于HBase允许多版本的数据存在，Kudu为了提高批量读取数据时的效率，要求设计表时提供一列或者多列组成一个主键，主键唯一，不允许多个相同主键的数据存在。...下面是一些技术概要： Kafka：Kafka可抽象数据输入，支持扩展，并耦合Spark Streaming框架。...这部分代码简单的设置Kafka为输入源，设置topic、broker list和Spark Streaming作为输入参数，它可以连接Kafka并获取数据。
查询会处理最后一个提交的快照，并基于此输出结果。...2）更快的ETL/派生Pipelines：从外部系统摄入数据后，下一步需要使用Apache Spark/Apache Hive或者任何其他数据处理框架来ETL这些数据用于诸如数据仓库、机器学习或者仅仅是数据分析等一些应用场景...设计原则 2.1 流式读/写 Hudi是从零设计的，用于从大型数据集输入和输出数据，并借鉴了数据库设计的原理。为此，Hudi提供了索引实现，可以将记录的键快速映射到其所在的文件位置。...Bulk insert提供了与insert相同的语义，同时实现了基于排序的数据写入算法，该算法可以很好的扩展数百TB的初始负载。...6.3 读优化查询 可查看给定的commit/compact即时操作的表的最新快照。仅将最新文件片的基本/列文件暴露给查询，并保证与非Hudi表相同的列查询性能。 ?
; // 取得第一列的数据 int num = Integer.parseInt(items[1]); context.write(new Text("...，然后在分析reduce // 合并的话，要知道那个字段相同，他们两个数据集的key相同，原语，去重，合并 // context.write(new Text(job),new Text(name...by ‘\t’ 2、数据操作 创建分区表 注意：分区字段不能是表中已经存在的数据，可以将分区字段看作表的伪列。...其他数据的话，前面加数据库名.....option("dbtable","userbeh") // 告诉spark 要操作的表（无需在数据库创建，直接创建并插入值） .option("user","root")
它属于 LogicalPlan 的优化，所有优化均基于 LogicalPlan 本身的特点，未考虑数据本身的特点，也未考虑算子本身的代价。...Spark CBO 原理 CBO 原理是计算所有可能的物理计划的代价，并挑选出代价最小的物理执行计划。其核心在于评估一个给定的物理执行计划的代价。...而执行节点输出数据集的大小与分布，分为两个部分：1) 初始数据集，也即原始表，其数据集的大小与分布可直接通过统计得到；2)中间节点输出数据集的大小与分布可由其输入数据集的信息与操作本身的特点推算。...所以，最终主要需要解决两个问题 如何获取原始数据集的统计信息 如何根据输入数据集估算特定算子的输出数据集 Statistics 收集 通过如下 SQL 语句，可计算出整个表的记录总数以及总大小 ANALYZE...例如可以直接将两个 bin 的 HyperLogLog 值合并算出这两个 bin 总共的 distinct count，而无须从重新计算，且合并结果的误差可控 算子对数据集影响估计 对于中间算子，可以根据输入数据集的统计信息以及算子的特性
Spark CBO 原理 CBO 原理是计算所有可能的物理计划的代价，并挑选出代价最小的物理执行计划。其核心在于评估一个给定的物理执行计划的代价。...而执行节点输出数据集的大小与分布，分为两个部分：1) 初始数据集，也即原始表，其数据集的大小与分布可直接通过统计得到；2)中间节点输出数据集的大小与分布可由其输入数据集的信息与操作本身的特点推算。...所以，最终主要需要解决两个问题 如何获取原始数据集的统计信息 如何根据输入数据集估算特定算子的输出数据集 Statistics 收集 通过如下 SQL 语句，可计算出整个表的记录总数以及总大小 ANALYZE...例如可以直接将两个 bin 的 HyperLogLog 值合并算出这两个 bin 总共的 distinct count，而无须从重新计算，且合并结果的误差可控 算子对数据集影响估计 对于中间算子，可以根据输入数据集的统计信息以及算子的特性...内部原理 与 RBO Spark SQL 性能优化再进一步 CBO 基于代价的优化 Spark CommitCoordinator 保证数据一致性 Spark 灰度发布在十万级节点上的成功实践 CI
使用 array() 函数可以创建数组，该函数接受一个向量作为数据，并通过dim参数指定数组的维度大小。例如，可以创建一个包含多个矩阵的三维数组，数组中的所有元素类型必须相同。...（六）数据框 数据框（data frame）是R语言中特别常用的数据结构，用于存储表格形式的数据。数据框中的每一列代表一个变量，可以是不同的数据类型（如数值、字符或逻辑值），每一行表示一个观测值。...数据框可以通过 data.frame() 函数创建，各列的长度必须相同。数据框类似于电子表格，是进行统计分析和数据可视化的基础工具，能够灵活处理包含不同类型变量的数据集。...（七）函数 函数是R语言中用于执行特定任务的代码块。用户可以通过定义函数名、参数列表和函数体来创建函数，函数可以接受输入参数并返回处理结果。...12.列合并与行合并：使用 cbind()函数 按列合并矩阵，例如 cbind(A, B) ；使用rbind()函数按行合并矩阵，例如rbind(A, B)。
2、编写独立应用程序实现数据去重 对于两个输入文件A和B，编写Spark独立应用程序，对两个文件进行合并，并剔除其中重复的内容，得到一个新文件C。...，每行内容由两个字段组成，第一个是学生名字，第二个是学生的成绩；编写Spark独立应用程序求出所有学生的平均成绩，并输出到一个新文件中。...B，编写Spark独立应用程序，对两个文件进行合并，并剔除其中重复的内容，得到一个新文件C。...lines = lines1.union(lines2).union(lines3) #为每行数据新增一列1，方便后续统计每个学生选修的课程数目。...所示），请对数据进行排序，首先根据第1列数据降序排序，如果第1列数据相等，则根据第2列数据降序排序。
由于每辆车的最大乘客数为6人，现在想知道一列火车上，平均每两汽车的乘客数是多少，可以在数据中插入一列，但这不在原始数据中计算，而是在一个新数据集中计算： ? 结果如下： ? 2....使用set语句堆叠数据 ? 运用set语句可以把一个数据集堆在另一个数据集上，如上图所示，适用于两个变量相同的两个数据集。...如果一个数据集包含了另一个数据集没有的变量，那么合并后，该变量下将会出现缺失值。 例子有如下两份南北数据，北方数据比南方多了一行变量（最后一行），其他变量均相同： ?...下面有三段代码，前两段将南方和北方的数据各输入数据集，并打印。第三段使用SET语句将南北方数据合并，并创建了新变量，AmountPaid： ? ? 输出结果如下： ? 3....在进行合并之前，仍然要对两个数据集按照匹配变量进行排序。其他注意与6.4差不多。 例子 有一份关于鞋子打折的数据，其中训练鞋、跑步鞋、走路鞋的折扣各不同。第一份数据是关于鞋子的风格、类型、价格。
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