在Java中，可以通过多种方式计算两个日期之间的天数。以下将从使用Java 8的日期和时间API、使用Calendar类和使用Date类这三个角度进行详细介绍。...一、使用Java 8的日期和时间API Java 8引入了新的日期和时间API，其中的ChronoUnit.DAYS.between()方法可以方便地计算两个日期之间的天数。...首先，需要创建两个LocalDate对象表示两个日期。然后，可以使用ChronoUnit.DAYS.between()方法计算这两个日期之间的天数。...Calendar类 如果是在Java 8之前的版本中，我们可以使用Calendar类来计算两个日期之间的天数。...Date类 同样，在Java 8之前的版本中，也可以使用Date类计算两个日期之间的天数。
在Java开发中，我们有时需要取两个数字之间的随机数。例如，生成一个随机数作为验证码，或者选择一个随机的菜品推荐给用户等。本文将介绍如何使用Java语言来实现取两个数之间的随机数。...使用java.util.Random类Java标准库提供了一个随机数生成器类java.util.Random，我们可以使用这个类来获取两个数字之间的随机数。它提供了多种方法来生成随机数。...生成一个0到1之间的随机数在使用java.util.Random类前，先了解一下它的基本用法。首先，我们可以通过创建一个Random对象来生成一个0到1之间的随机数。...总结在本文中，我们介绍了如何使用Java语言来实现取两个数之间的随机数。...无论是使用Random类还是Math.random()函数，都可以轻松实现取两个数之间的随机数的功能。
中启用Spark Thrift》和《如何在Kerberos环境下的CDH集群部署Spark1.6 Thrift及spark-sql客户端》，本篇文章Fayson主要介绍如何使用Java JDBC连接非Kerberos...和Kerberos环境下Spark ThriftServer服务。...java.sql.ResultSet; /** * package: com.cloudera.sparkjdbc * describe: 使用JDBC的方式访问非Kerberos环境下Spark1.6...成功的从Hive库中取出test表的数据。 5.查看Yarn上的作业 ? Spark执行的SQL语句 ?...5.总结 ---- 通过JDBC访问Spark ThriftServer使用Hive JDBC驱动即可，不需要做额外的配置 在启用非Kerberos环境下的Spark ThriftServer服务时需要指定用户为
1.Spark介绍 Spark是一种通用的大数据计算框架,是基于RDD（弹性分布式数据集）的一种计算模型。...那到底是什么，可能还不是太理解，通俗讲就是可以分布式处理大量极数据的，将大量集数据先拆分，分别进行计算，然后再将计算后的结果进行合并。 这一篇主要给大家分享如何在Windows上安装Spark。...这里我们看到有两个path，一个是用户的环境变量，一个是系统的环境变量，这两个有啥区别呢？...因为spark是由scala语言写的，所以spark原生就支持scala语言，所以你会看到scala>这个符号，scala语言中也有print方法，我们输入一个看看结果，得到我们想要的结果了，说明正式安装完成了...如果我们想要用Python语言去写spark的话，而且只需要用Python语言的话，可以直接利用pyspark模块,不需要经过上面的spark下载和环境配置过程，但是同样需要java环境配置过程。
读优化表的主要目的是通过列式存储提供查询性能，而近实时表则提供实时（基于行的存储和列式存储的组合）查询。 Hudi是一个开源Spark库，用于在Hadoop上执行诸如更新，插入和删除之类的操作。...清理（clean），清理数据集中不再被查询中使用的文件的较旧版本。 压缩（compaction），将行式文件转化为列式文件的动作。 索引，将传入的记录键快速映射到文件（如果已存在记录键）。...实际使用的格式是可插入的，但要求具有以下特征–读优化的列存储格式（ROFormat），默认值为Apache Parquet；写优化的基于行的存储格式（WOFormat），默认值为Apache Avro。...此过程不用执行扫描整个源表的查询 4. 如何使用Apache Spark将Hudi用于数据管道？...Apache Kudu和Hudi之间的主要区别在于Kudu试图充当OLTP（在线事务处理）工作负载的数据存储，而Hudi却不支持，它仅支持OLAP（在线分析处理）。
kettle中自动创建了使用kettle所需要的表结构 ---- 如何添加新用户 点击工具>>资源库>>探索资源 选择【安全】>>点击加号添加用户>>填写账号密码保存 功能栏简介 ---- 3....例子显示了两个步骤，分别为“表输 入”和“Microsoft Excel 输出”。...➢转换的跳就是步骤之间带箭头的连线，跳定义了步骤之间进行数据传输的 单向通道。 ➢从程序执行的角度看，跳实际上是两个步骤线程之间进行数据行传输的缓 存。...点击“表输入”步骤，Shift+鼠标左键，将箭头一直拖 到“Microsoft Excel 输出”，松开鼠标左键，即可建立两个步骤之间的跳 注：右键点击跳的箭头符号，在菜单栏上选择相关的操作设置该跳的一些属性...➢配置数据库连接后，“表输入”弹框中会显示新建的数据库连接 ➢在“表输入”弹框中，点击“获取SQL语句”按钮，将弹出“数据库浏览器” ➢选择之前创建好的student表,选择“student”表后，
那么Spark如何与Hadoop关联，Spark是与Hadoop数据兼容的快速通用处理引擎，可以通过YARN或Spark的独立模式在Hadoop集群中运行。...但是在Apache Spark之前，我们如何解决大数据问题，使用了哪些工具。 我们必须使用20多种工具在生产环境部署大数据应用程序。 ?...Apache Spark,一个统一的大数据平台，如何帮助解决大数据问题。 ? Apache Spark最适合跨越平台，数据源，应用程序和用户的并行内存处理。...从导航栏,选择密钥对的区域。 你可以选择任何可用的区域,不用管你的所在位置。 这个选择是很重要的,因为一些Amazon EC2资源可以在区域之间共享,但密钥对不能。...Java - 用于开发许多大数据Spark应用程序。Spark甚至支持Java 8。 Python - Spark还支持Python API，通过它，许多MLlib应用程是用它开发的。
，并且 Pandas 使用轴标签来表示行和列。...在这篇文章中，我们将介绍 Pandas 的内存使用情况，以及如何通过为数据框(dataframe)中的列(column)选择适当的数据类型，将数据框的内存占用量减少近 90%。...这是因为数据块对存储数据框中的实际值进行了优化，BlockManager class 负责维护行、列索引与实际数据块之间的映射。它像一个 API 来提供访问底层数据的接口。...我们可以使用 numpy.iinfo class 来验证每个整数子类型的最小值和最大值，我们来看一个例子： 我们可以在这里看到 uint（无符号整数）和 int（有符号整数）之间的区别。...总结和后续步骤 我们已经了解到 Pandas 是如何存储不同类型的数据的，然后我们使用这些知识将 Pandas 里的数据框的内存使用量降低了近 90%，而这一切只需要几个简单的技巧： 将数字列 downcast
Spark 是把数据裁成一段一段的处理,即一个数据流离散化成许多个连续批次，然后Spark对每个批次进行处理。 ? 个推为什么选择Spark？...另外Spark框架对于多语言支持也是非常好，很多负责数据挖掘算法同学对于python 熟悉，而工程开发的同学熟悉java， 多语言支持可以把开发和分析的同学快速地引入过来。...上面蓝色的框，是做离线批量处理，下面一层是实时数据处理这一块，中间这一层是对于结果数据做一些存储和检索。...离线处理部分我们还是使用两个方式（Hadoop MR 和 Spark）。...在Spark官方也推荐用万兆网卡，大内存设备。我们权衡了需求和成本后，选择了就用刀片机器来搭建 Spark集群。刀框有个好处就是通过背板把刀片机器连接起来，传输速度快，相对成本小。
基于Flink Stream API[4]方式（Stream SQL不推荐，原因是，使用Stream API的方式可以和DeltaStreamer执行流程中都依赖同一份Avro Schema来定义Hudi...进入数据端选择步骤，选择Reader Writer类型选择，由于系统刚安装，数据端类型对应的插件还没有选取，需要点击插件安装添加按钮，安装插件 5....从插件列表中选择tis-ds-mysql-plugin,tis-datax-hudi-plugin两个插件进行安装 6. 插件安装完毕，将插件管理页面关闭 7....在Reader设置页面，点击数据库名项右侧配置下拉框中MySqlV5 数据源，完成表单填写，点击保存按钮，其他输入项目使用默认值即可，然后再点击下一步选取Reader端中需要处理的表 9....赶快试用一下吧 后续 本次是TIS与数据湖产品Hudi的整合的初次尝试，Hudi的配置项比较繁杂，且各个配置项之间又存在各种依赖关系。
提交Spark作业 （1）修改Kettle自带的Spark例子 （2）保存行执行作业 七、小结 ---- 本篇演示使用Kettle操作Hadoop上的数据。...首先概要介绍Kettle对大数据的支持，然后用示例说明Kettle如何连接Hadoop，如何导入导出Hadoop集群上的数据，如何用Kettle执行Hive的HiveQL语句，还会用一个典型的MapReduce...通过将Impala与Hive元数据存储数据库相结合，能够在Impala与Hive这两个组件之间共享数据库表。...三、导入导出Hadoop集群数据 本节用四个示例演示如何使用Kettle导出导入Hadoop数据。...-00001的两个输出文件（因为使用了两个mapper），内容已经被格式化。
相当于Java里面的DAO，Python里的Torndb和Tornlite，方便多种关系型数据库的SQL请求。...tidyr主要提供了一个类似Excel中数据透视表(pivot table)的功能，提供gather和spread函数将数据在长格式和宽格式之间相互转化，应用在比如稀疏矩阵和稠密矩阵之间的转化。...(): 按列变量选择 filter(): 按行名称分片 slice(): 按行索引分片 mutate(): 在原数据集最后一列追加一些数据集 summarise(): 每组聚合为一个小数量的汇总统计，通常结合...(x, y): x 和 y 的并集（按行） setdiff(x, y): x 和 y 的补集 （在x中不在y中） 更多详细操作可以参考由SupStats翻译的 数据再加工速查表，比Python的老鼠书直观很多...3.R Tutorial: Data Frame 4.Python Pandas 官方文档 5.知乎：R语言读大数据？ 6.知乎的高分问答：如何使用 ggplot2？
本文中我们将探讨数据框的概念，以及它们如何与PySpark一起帮助数据分析员来解读大数据集。 数据框是现代行业的流行词。...数据框通常除了数据本身还包含定义数据的元数据；比如，列和行的名字。 我们可以说数据框不是别的，就只是一种类似于SQL表或电子表格的二维数据结构。...大卸八块 数据框的应用编程接口（API）支持对数据“大卸八块”的方法，包括通过名字或位置“查询”行、列和单元格，过滤行，等等。统计数据通常都是很凌乱复杂同时又有很多缺失或错误的值和超出常规范围的数据。...它们可以从不同类的数据源中导入数据。 4. 多语言支持 它为不同的程序语言提供了API支持，如Python、R、Scala、Java，如此一来，它将很容易地被不同编程背景的人们使用。...列名和个数（行和列） 当我们想看一下这个数据框对象的各列名、行数或列数时，我们用以下方法： 4. 描述指定列 如果我们要看一下数据框中某指定列的概要信息，我们会用describe方法。
Aapche Parquet是一种能有效存储嵌套数据的列式存储格式，在Spark中应用较多。 列式存储格式在文件大小和查询性能上表现优秀，在列式存储格式下，同一列的数据连续保存。...为了达成这一目标，他们将该项目划分为两个部分，其一是以语言无关的方式来定义文件格式的Parquet规范（即Parquet-format），另一部分是不同语言（Java和C++）的规范实现，以便人们能够使用多种工具读...这种灵活性同样也延伸至内存中的表示法：Java的实现并没有绑定某一种表示法，因而可以使用Avro、Thrift等多种内存数据表示法来讲数据写入Parquet文件或者从Parquet文件中读取数据。...对map来说，外层的group a（使用MAP注解）嵌套了一个可重复的内层group（命名为k_v）,其中包含key和value两个字段。 嵌套编码 使用面向列式的存储格式时，同一列数据连续存储。...顺序文件和 Avro 数据文件都是把元数据保存在文件头中，并且使用 sync marker 来分割文件块，而 Parquet 文件则不同，由于文件块之间的边界信息被保存在文件尾的元数据中，因此Parquet
美团点评数据平台提供了Storm和Spark Streaming两种流式计算解决方案。...我们主要考虑到团队之前在Spark批处理方面有较多积累，使用Spark Streaming成本较低，就选择了后者。...每条异常信息中，包含N维数据，如果不做符号化只能拿到其中的M维。 ? 如图3所示，我们将数据源分为符号化数据流、未符号化数据流，可以看出两个数据流的相对延迟时间T较稳定。...如果直接使用符号化后的数据流，那么全部N维数据都会延迟时间T。...因为ES的写入速度大概是每秒1万行，只靠增加Spark Streaming的计算能力，很难突破这个瓶颈。 异常数据源的特点是数据量的波峰波谷相差巨大。
而R语言的生态系统也有一些类似的库和工具，但相对来说可选择性就更少一些。 总之，选择使用哪种工具进行数据分析应该基于具体情况进行考虑。...DataFrame，具有命名列的Dataset，类似： 关系数据库中的表 Python中的数据框 但内部有更多优化功能。...在Scala和Java中，DataFrame由一组Rows组成的Dataset表示： Scala API中，DataFrame只是Dataset[Row]的类型别名 Java API中，用户需要使用Dataset...例如，在进行RDD和DataFrame之间的转换时，如果不导入spark.implicits....显然，在编写复杂的数据操作时，手动创建 Column 对象可能会变得非常繁琐和困难，因此通常情况下我们会选择使用隐式转换函数，从而更加方便地使用DataFrame的API。
Spark Shell 支持 Scala 和 Python，本教程选择使用 Scala 来进行介绍。...DataFrames 和 SQL 提供了通用的方式来连接多种数据源，支持 Hive、Avro、Parquet、ORC、JSON、和 JDBC，并且可以在多种数据源之间执行 join 操作。...Spark Streaming 流计算除了使用 Storm 框架，使用 Spark Streaming 也是一个很好的选择。...启动 Spark shell 的过程中，当输出到 Spark 的符号图形时，可以看到相关的版本信息。 ?...查看 Spark 和 Scala 的版本信息 安装 sbt Spark 中没有自带 sbt，需要手动安装 sbt，我们选择安装在 /usr/local/sbt 中： sudo mkdir /usr
本文将详细介绍如何使用 Pandas 实现机器学习中的特征工程、数据清洗、时序数据处理、以及如何与其他工具配合进行数据增强和特征选择。...Pandas 提供了 apply() 和 pipe() 两个常用工具来实现这一功能。...:", np.bincount(y)) print("过采样后数据集分布:", np.bincount(y_res)) SMOTE 使用少数类样本之间的插值来生成新的样本，从而达到数据平衡的效果。...第五部分：特征选择 特征选择是提升模型性能和减少过拟合的重要步骤。通过选择最有用的特征，可以降低模型的复杂度并提高其泛化能力。...# 假设 'Skills' 列包含列表 df['Skills'] = [['Python', 'Pandas'], ['SQL'], ['Java', 'Spark']] # 使用 explode 拆分
首先，希望能够轻松地向Spark SQL添加新的优化技术和功能，特别是为了解决大数据（例如，半结构化数据和高级分析）所遇到的各种问题。...将query转化为java字节码。 在物理计划层，Catalyst也许会产生多个物理计划，然后根据cost进行选择。其它，层都是单纯的基于规则的优化。每个层使用不同的树节点类型。...如果我们不知道它的类型或者没有将它与输入表（或者别名）匹配，那么这个属性称为未解析。Spark SQL使用Catalyst规则和Catalog对象来跟踪所有数据源中的表以解析这些属性。...目前基于cost-based的优化仅仅用于选择join算法：对已知的很小的relations，sparksql会选择使用spark的提供的点对点的广播功能实现Broadcast join。...后面也会举例讲解，如何在我们的应用中使用。
在数据分析领域中，没有人能预见所有的数据运算，以至于将它们都内置好，一切准备完好，用户只需要考虑用，万事大吉。扩展性是一个平台的生存之本，一个封闭的平台如何能够拥抱变化？...一方面，它让我们享受了利用Scala（当然，也包括Java或Python）更为自然地编写代码实现函数的福利，另一方面，又能精简SQL（或者DataFrame的API），更加写意自如地完成复杂的数据分析。...尤其采用SQL语句去执行数据分析时，UDF帮助我们在SQL函数与Scala函数之间左右逢源，还可以在一定程度上化解不同数据源具有歧异函数的尴尬。想想不同关系数据库处理日期或时间的函数名称吧！...以本例而言，每一个input就应该只有两个Field的值。倘若我们在调用这个UDAF函数时，分别传入了销量和销售日期两个列的话，则input(0)代表的就是销量，input(1)代表的就是销售日期。...如果Spark自身没有提供符合你需求的函数，且需要进行较为复杂的聚合运算，UDAF是一个不错的选择。
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