的“条件格式”这个功能来筛选对比两列数据中心的重复值，并将两列数据中的相同、重复的数据按规则进行排序方便选择，甚至是删除。...比如上图的F、G两列数据，我们肉眼观察的话两列数据有好几个相同的数据，如果要将这两列数据中重复的数据筛选出来的话，我们可以进行如下操作： 第一步、选择重复值 1、将这两列数据选中，用鼠标框选即可； 2...、单击菜单栏的“条件格式”》“突出显示单元格规则”》“重复值”； 3、在弹出窗口按照如下设置，“重复”值（这个按照默认设置即可），设置为“浅红填充色深红色文本”（这个是筛选出来的重复值的显示方式，根据需要进行设置...第二步、将重复值进行排序 经过上面的步骤，我们将两列数据的重复值选出来了，但数据的排列顺序有点乱，我们可以做如下设置： 1、选中F列，然后点击菜单栏的“排序”》“自定义排序”，选择“以当前选定区域排序”...2、选中G列，做上述同样的排序设置，最后排序好的结果如下图： 经过上面的几个步骤，我们可以看到本来杂乱无章的两列数据现在就一目了然了，两列数据中的重复数据进行了颜色区分排列到了上面，不相同的数据也按照一定的顺序进行了排列
本文处理的场景如下，hive表中的数据，对其中的多列进行判重deduplicate。...1、先解决依赖，spark相关的所有包，pom.xml spark-hive是我们进行hive表spark处理的关键。...; import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction; import org.apache.spark.api.java.function.Function...; import org.apache.spark.api.java.function.Function2; import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction...; import org.apache.spark.sql.DataFrame; import org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext
背景 最近，后台运维要求导出的 Excel文件，对于时间的筛选，能满足年份、月份的选择 通过了解，发现： 先前导出的文件，默认列数据都是字符串（文本）格式 同时，因为用的是 Laravel-excel...excel中正确显示成可以筛选的日期格式数据 提示 1....@param array $cellData 数据 * @param string $sheetName 工作表名 * @param array $columnFormat 列格式...// ...其他表头 ]; } public function columnFormats(): array { // 设置日期格式的筛选...excel中正确显示成可以筛选的日期格式数据 Laravel Excel 3.1 导出表格详解（自定义sheet，合并单元格，设置样式，格式化列数据）
以上主要是类比SQL中的关键字用法介绍了DataFrame部分主要操作，而学习DataFrame的另一个主要参照物就是pandas.DataFrame，例如以下操作： dropna：删除空值行 实际上也可以接收指定列名或阈值...，当接收列名时则仅当相应列为空时才删除；当接收阈值参数时，则根据各行空值个数是否达到指定阈值进行删除与否 dropDuplicates/drop_duplicates：删除重复行 二者为同名函数，与pandas...select等价实现，二者的区别和联系是：withColumn是在现有DataFrame基础上增加或修改一列，并返回新的DataFrame（包括原有其他列），适用于仅创建或修改单列；而select准确的讲是筛选新列...，仅仅是在筛选过程中可以通过添加运算或表达式实现创建多个新列，返回一个筛选新列的DataFrame，而且是筛选多少列就返回多少列，适用于同时创建多列的情况（官方文档建议出于性能考虑和防止内存溢出，在创建多列时首选...，spark.sql还提供了几乎所有的SQL中的函数，确实可以实现SQL中的全部功能。
其中Hive Hook支持表和列级别血缘，Spark需要使用GitHub的hortonworks-spark/spark-atlas-connector，不支持列级别，Presto则不支持。...它从不同的源系统中采集元数据，并进行标准化和建模，从而作为元数据仓库完成血缘分析。...覆盖面不足，缺少Spark ThriftServer , Presto引擎，缺少即席查询平台，报表平台等。...六、实际应用场景 6.1 数据治理 通过血缘关系筛选，每天清理数千张未使用的临时表，节约空间。...七、总结 以上描述了携程如何构建表和字段级别的血缘关系，及在实际应用的场景。
数据查询慢的原因：由于 Hive 本身缺少必要的索引数据，因此不论是重吞吐的计算还是希望保障分钟级延迟的查询，均会翻译为 MR-Job 进行计算，这就导致在数据快速探查场景下，导致查询结果产出变慢。...、筛选带来的计算性能等因素，系统复杂度陡增，同时也引入了 HBase 系统增加了运维成本。...当 Spark 读取某一个 batch 数据后，根据上述表元数据使用数据中的 event time 生成对应的 dt 值，如数据流中 event time 的值均属于 T+1，则会触发生成数据版本 T...在 mysql 集群内构建了内部的心跳表，来做 canal 采集的延迟异常监控，并基于此功能设置一定的阈值来判断当系统没有 binlog 数据时是系统出问题了还是真的没数据了。...分析后发现主要是没有对筛选列使用 Zorder 排序，当开启 Zorder 后，延迟则降低到了~24s，提高了近 25X 性能。
列族下面可以有非常多的列，列族在创建表的时候就必须指定。...5、稀疏 稀疏主要是针对HBase列的灵活性，在列族中，你可以指定任意多的列，在列数据为空的情况下，是不会占用存储空间的。...（三）数据 flush 过程 1、当 MemStore 数据达到阈值（默认是 128M，老版本是 64M），将数据刷到硬盘，将内存中的数据删除，同时删除 HLog 中的历史数据； 2、并将数据存储到...2.0以上版本中，缺少把HBase数据转换成Python可读取数据的jar包，需要另行下载。...)> get 't1','rowkey001', {COLUMN=>'f1:col1'} 查询表t1，rowke002中的f1下的所有列值，命令如下： hbase(main)> get 't1','rowkey001
如果有遇到需要对50G以上的数据进行Tf-idf特征提取，缺失值填充，特征筛选，最邻近查找等特征工程任务时，使用Pandas的同学可能要望洋兴叹了，这时候会使用Spark MLlib的同学就会露出迷之微笑...而MLlib的超参调优和模型评估等功能无疑可以很好地和这些牛逼闪闪的框架很好地协作起来。 以上是一些MLlib常用的使用场景。废话不多说了，让我们出发吧！...二，MLlib基本概念 DataFrame: MLlib中数据的存储形式，其列可以存储特征向量，标签，以及原始的文本，图像。 Transformer：转换器。具有transform方法。...五，特征工程 spark的特征处理功能主要在 spark.ml.feature 模块中，包括以下一些功能。...九，降维模型 Mllib中支持的降维模型只有主成分分析PCA算法。这个模型在spark.ml.feature中，通常作为特征预处理的一种技巧使用。 1，PCA降维模型 ?
前言 在机器学习的整个过程中，数据预处理 和 特征工程 是非常关键的步骤。...1.1 缺失值处理 数据中的缺失值常常会影响模型的准确性，必须在预处理阶段处理。Pandas 提供了丰富的缺失值处理方法： 删除缺失值：可以删除包含缺失值的行或列。...Bob 60000 48000.0 2 Charlie 70000 56000.0 在这里，apply() 允许我们对 DataFrame 中的特定列进行自定义计算并生成新的列...8.1 使用 query() 进行复杂查询 Pandas 的 query() 方法允许我们像 SQL 一样进行数据查询，尤其在需要进行多条件筛选时，query() 会比布尔索引更简洁高效。...以上就是关于【Python篇】深入挖掘 Pandas：机器学习数据处理的高级技巧的内容啦，各位大佬有什么问题欢迎在评论区指正，您的支持是我创作的最大动力！❤️
**查询总行数：** 取别名 **查询某列为null的行：** **输出list类型，list中每个元素是Row类：** 查询概况 去重set操作 随机抽样 --- 1.2 列元素操作 --- **获取...(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,...null的筛选出来（代表python的None类型） df = df.filter(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、...统计该字段值出现频率在30%以上的内容 — 4.2 分组统计— 交叉分析 train.crosstab('Age', 'Gender').show() Output: +----------+-----...na的行 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
属性 默认值 介绍 spark.sql.inMemoryColumnarStorage.compressed true 假如设置为true，SparkSql会根据统计信息自动的为每个列选择压缩方式进行压缩...spark.sql.inMemoryColumnarStorage.batchSize 10000 控制列缓存的批量大小。...5，文件与分区 这个总共有两个参数可以调整： 一个是在读取文件的时候一个分区接受多少数据； 另一个是文件打开的开销，通俗理解就是小文件合并的阈值。...spark.sql.files.openCostInBytes说直白一些这个参数就是合并小文件的阈值，小于这个阈值的文件将会合并。 6，文件格式 建议parquet或者orc。...关于调优多说一句： 对于Spark任务的调优，要深入了解的就是数据在整个spark计算链条中，在每个分区的分布情况。有了这点的了解，我们就会知道数据是否倾斜，在哪倾斜，然后在针对倾斜进行调优。
Sparksql仅仅会缓存必要的列，并且自动调整压缩算法来减少内存和GC压力。...属性 默认值 介绍 spark.sql.inMemoryColumnarStorage.compressed true 假如设置为true，SparkSql会根据统计信息自动的为每个列选择压缩方式进行压缩...spark.sql.inMemoryColumnarStorage.batchSize 10000 控制列缓存的批量大小。...spark.sql.files.openCostInBytes说直白一些这个参数就是合并小文件的阈值，小于这个阈值的文件将会合并。 6，文件格式 建议parquet或者orc。...关于调优多说一句： 对于Spark任务的调优，要深入了解的就是数据在整个spark计算链条中，在每个分区的分布情况。有了这点的了解，我们就会知道数据是否倾斜，在哪倾斜，然后在针对倾斜进行调优。
它往往基于一些规则和策略实现，如谓词下推、列剪枝，这些规则和策略来源于数据库领域已有的应用经验。也就是说，启发式的优化实际上算是一种「经验主义」。...Join策略调整 关于Spark支持的Join策略，我们在之前的文章中做过详细介绍了： Spark 支持的许多 Join 策略中，Broadcast Hash Join通常是性能最好的，前提是参加 join...由于这个原因，当 Spark 估计参加 join 的表数据量小于广播大小的阈值时，其会将 Join 策略调整为 Broadcast Hash Join。...但是使用DPP的前提条件比较苛刻，需要满足以下条件： 事实表必须是分区表 只支持等值Join 维度表过滤之后的数据必须小于广播阈值：spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold...以上就是Spark3.0中最重要的两个特性AQE和DPP了。
这是一种预处理机制， 在人工智能系统中，模型往往无法处理所有的情况，需要一些预处理与后处理辅助模型。在推荐系统中这个步骤往往被称为大排序，先根据规则来筛选候选集合。...而在传统二分类模型中， 需要用户自己设定一个阈值（也叫置信度）来辅助判断目标的类别， 概率大于这个阈值的判定为正例，小于这个阈值的判定为负例，这正是二分类模型的原理。...但是在推荐系统中， 我们并不会因为用户喜欢这个内容的概率超过了某个阈值就进行推送， 因为候选集合太多了， 我们不能把超过某个阈值的都推送过去（广告位或者内容推送是有数量限制的）。...accuracy)predictions.show()df_desc = predictions.orderBy(F.desc("probability"))df_desc.show()词向量上面用于训练模型的数据中有一列是视频的标题...我们可以用类似下面的形式表达：假设职业这一列一共有 100 个值， 假设教师在编号 6 这个位置上，编号 6 所在位置 ide 值就是 1，其他的值都是 0，我们以这个向量来代表教师这个特征.
，复用结果可以节省一倍以上的计算资源，提升效率。...以上共同组成了统一监控计算与检查工具，确保触发的异常告警能够得到及时反馈修正。...部署视图 在实际部署上，统一监控计算与检查工具中TaskMaker（任务生成）、Calculator（计算）、Checker（检查）等模块实际上对应一个Spark节点，各个模块之间依赖关系如下图所示。...监控计算优化实例 - PSI计算从20h到2h 在我们的实践中，发现对6w个数据列的psi等4个监控指标的计算，仅日表监控计算耗时长达20h+ ，计算耗时过大，长时间占用集群资源也会导致线上任务延迟。...123) < 一亿/表行数； 避免序列化，即通过DataFrame API where 或 select子句筛选不使用的行或列，避免它们序列化到Python对象。
表中存在但 DataFrame 中不存在的列会被设置为 null 如果 DataFrame 中有额外的列在表中不存在，那么该操作将抛出异常 Delta Lake 具有可以显式添加新列的 DDL 和自动更新...数据异常处理 Delta Lake 还将支持新的 API 来设置表或目录的数据异常。工程师能够设置一个布尔条件并调整报警阈值以处理数据异常。...例如，2019-01-01 和 2019-01-01 00:00:00.000Z 增加列 当以下任意情况为 true 时，DataFrame 中存在但表中缺少的列将自动添加为写入事务的一部分： write...附加新列时将保留大小写。 NullType 列 写入 Delta 时，会从 DataFrame 中删除 NullType 列（因为 Parquet 不支持 NullType）。...当收到该列的不同数据类型时，Delta Lake 会将 schema 合并到新数据类型 默认情况下，覆盖表中的数据不会覆盖 schema。
不参与计算的列的数据不会与被处理的列竞争Cache，这种内存交互的隔离能提高Cache亲和性。...本阶段将平均资源节省从-70%提升到40%以上。 一致性验证。主要是问题修复，对所有非SLA作业进行大规模测试，筛选出稳定运行、数据完全一致、有正收益的作业。 灰度上线。...Gluten使用Velox默认配置的Flush内存阈值（Spark堆外内存*75%），由于Velox里Spill功能还不够完善（Partial Aggregation不支持Spill），这样大作业场景，...的条件时（HashTable内存占用超过阈值或者聚合效果低于阈值），Velox会标记 partialFull=true，触发Flush操作（计算HashTable里已经缓存数据的Intermediate...Spark中实现，公司内的UDF以git submodule形式单独维护。
以上五点缺陷最终导致不够高效、不够稳定以及不够弹性。...具体来讲，Worker 会动态监测每个 Partition 文件的大小，当超过阈值的时候会返回给 Client 一个 Split 标记。...众所周知，行存和列存是两种常见的数据布局方式。列存的好处是相同类型的数据放在一起，易于编码，如字典编码、行程编码、Delta 编码、前缀编码等，可以非常大程度降低数据量。...为了在 Apache Spark 中实现列式 Shuffle，Celeborn 引入了行列转换和代码生成，在 Shuffle Write 的时候把行存的数据转化成列存，在 Shuffle Read 的时候把列转化为行存...一位用户把 Celeborn 混部在计算集群中，Celeborn 部署的整体规模达到 1000 台以上，但每个 Worker 给的资源比较有限。
，用“when”添加条件，用“like”筛选列内容。...5.3、“Like”操作 在“Like”函数括号中，%操作符用来筛选出所有含有单词“THE”的标题。...6、增加，修改和删除列 在DataFrame API中同样有数据处理函数。...列的删除可通过两种方式实现：在drop()函数中添加一个组列名，或在drop函数中指出具体的列。...keeps records having value 'THE HOST' dataframe.filter(dataframe["title"] == 'THE HOST').show(5) 标题列经筛选后仅存在有
列线图与GES12的性能对比 B：列线图展现出了比GES12更高的判别优势 C：决策曲线分析显示出列线图在几乎所有风险阈值范围内具有更大的净效益 作者还在训练集中比较了列线图和GES12的分类性能。...训练集中列线图的重新分类能力 151名患者中，57名(38%)被列线图重新分类，其中41名(72%)重新分类正确，只有16名(28%)重新分类错误，展现出了比GES12更好的分类性能 在两个验证队列中...列线图鉴别性能 在Gensini评分、Sullivan评分和梗阻性CAD中，列线图都展现出了良好的鉴别性能 ? 补充图7....列线图的决策曲线分析 在Gensini评分、Sullivan评分和梗阻性CAD中，列线图也展现出了良好的净效益 ? 补充表9. 内外验证集中列线图的重新分类能力 7....GES12和列线图与斑块标志物的相关性 在基于患者的分析中，GES12或GES12衍生的列线图对VH-IVUS定义的薄帽纤维化动脉瘤(TCFA)和斑块负荷有着良好的鉴别能力 以上结果表明GES12与斑块标记物之间可能存在联系
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