Excel作为功能强大的数据处理软件，广泛应用于各行各业，从企业管理到数据分析，可谓无处不在。然而，面对大型且复杂的数据，Excel的处理能力可能力不从心。...首先使用Spark读取Excel文件十分简便。...只需在DataFrame API中指定文件路径及格式，Spark即可自动导入Excel文件并将其转成DataFrame，进而展开数据处理和分析。...Excel 文件 val df = spark.read .format("com.crealytics.spark.excel") .option("dataAddress"...文件 df.write .format("com.crealytics.spark.excel") .option("dataAddress", "'Sheet'!
总体而言，数据读取可分为从文件读取和从数据库读取两大类，其中数据库读取包含了主流的数据库，从文件读取又区分为不同的文件类型。...这一转储的过程目的有二：一是提高读取速度，二是降低数据读取过程中的运行内存占用（实测同样的数据转储为csv文件后再读取，内存占用会更低一些）； read_excel：其实也是对xlrd库的二次封装，用来读取...Excel文件会更加方便，但日常使用不多； read_json：json文件本质上也属于结构化数据，所以也可将其读取为DataFrame类型，但如果嵌套层级差别较大的话，读取起来不是很合适； read_html...至于数据是如何到剪切板中的，那方式可能就多种多样了，比如从数据库中复制、从excel或者csv文件中复制，进而可以方便的用于读取小型的结构化数据，而不用大费周章的连接数据库或者找到文件路径！...对于csv文件也给予了很好的支持，但参数配置相较于Pandas而言则要逊色很多 spark.read.textFile：典型的txt文件读取方式，相信很多人的一个Spark项目word count大多是从读取
从Excel到大数据：别让工具限制你的思维！在数据分析的世界里，Excel 是很多人的第一站。它简单、直观、强大，拖拖拉拉就能完成不少数据操作。...但当数据规模从几千行增长到上百万行，Excel 便会开始“吱吱作响”，甚至直接崩溃。面对大数据时代的挑战，我们不能让工具限制自己的思维，是时候迈向更高级的数据处理工具了。Excel 的极限在哪里？...Excel 在 10 万行数据以内表现尚可，但当数据量超过这个级别，性能就会显著下降，甚至出现“未响应”情况。...以下是 Excel 在大数据处理中的主要痛点：数据量受限：Excel 2016 及之后的版本支持 1048576 行，但这远远不够大数据的需求。...读取大规模数据Excel 打开 50 万行数据可能要花好几分钟，而 Pandas 只需要几秒钟：import pandas as pd# 读取百万级 CSV 文件large_df = pd.read_csv
从Excel到Hadoop：数据规模的进化之路在数字时代，数据就像空气，充斥在我们生活的每个角落。今天我们谈"大数据"，但回头看看，数据的演变经历了从"小数据"到"大数据"的量变到质变的过程。...从Excel到Hadoop，这条路走得并不容易。小数据时代：单机能搞定的岁月在数据量较小的时候，Excel、CSV 文件，甚至 MySQL 这种单机数据库，都是得力助手。...import pandas as pddata = pd.read_csv("orders.csv") # 读取订单数据print(data.head()) # 查看前五行这类操作对大多数中小企业而言绰绰有余...，从传统的数据存储和计算，走向智能数据分析与决策。...例如，基于大数据的 AI 推荐系统，能够精准预测用户兴趣，提高商业转化率。总结从 Excel 到 MySQL，从 Hadoop 到 Spark，再到 Flink 和 AI，大数据技术一直在进化。
无限制 无限制 Windows + Excel 适用场景 要创建XLSX文件不需要读取已有文件需要实现比较复杂的功能数据量可能会很大需要跨平台 要读取XLS或XLSX文件要生成XLS文件需要的功能不太复杂需要跨平台...我的程序最终的版本也依然用xlrd从已有的文件中读出所需的信息。 xlrd&xlwt主要是针对Office 2013或更早版本的XLS文件格式。...二、不支持读取公式 这其实是个不太简单的事情，虽然我没尝试过，但相信xlrd也做不好这件事。 Excel的单元格如果是一个公式，它内部会同时保存公式本身和运算结果的缓存。...同样如果你的程序在一台装有Excel 2007的机器上创建一个带有注释的Excel文件，把这个文件拿到Excel 2013中打开也会报错，也看不到注释。反过来也一样。...我们的程序当然不想这么做，实际上如果你按照上面所说的让窗口不可见，你也就看不到弹出的窗口。 可以把DisplayAlert属性关闭，这样Excel就不会弹出确认窗，而是直接覆盖同名文件。
，也频繁地使用Excel进行一些简单的数据处理和展示，但长期以来总是小心地避免用Python直接读写Excel文件。...适用场景 要创建XLSX文件不需要读取已有文件需要实现比较复杂的功能数据量可能会很大需要跨平台 要读取XLS或XLSX文件要生成XLS文件需要的功能不太复杂需要跨平台 要处理XLSX文件需要修改已有文件...中使用 要创建XLSX文件 不需要读取已有文件 需要实现比较复杂的功能 数据量可能会很大 需要跨平台 要读取XLS或XLSX文件 要生成XLS文件 需要的功能不太复杂 需要跨平台 要处理XLSX文件...二、不支持读取公式 这其实是个不太简单的事情，虽然我没尝试过，但相信xlrd也做不好这件事。 Excel的单元格如果是一个公式，它内部会同时保存公式本身和运算结果的缓存。...同样如果你的程序在一台装有Excel 2007的机器上创建一个带有注释的Excel文件，把这个文件拿到Excel 2013中打开也会报错，也看不到注释。反过来也一样。
笔者认为熟练记忆数据分析各个环节的一到两个技术点，不仅能提高分析效率，而且将精力从技术中释放出来，更快捷高效的完成逻辑与沟通部分。...1、数据导入 将数据导入到python的环境中相对比较简单，只是工作中些许细节，如果知道可以事半功倍： 1.1、导入Excel/csv文件： # 个人公众号：livandata import pandas.../CSV文件的方法为：read_csv()与read_excel()。...在使用过程中会用到一些基本的参数，如上代码： 1） dtype='str'：以字符串的形式读取文件； 2） nrows=5:读取多少行数据； 3） sep=',：以逗号分隔的方式读取数据； 4） header...环境，他可以对应的读取一些数据，例如：txt、csv、json以及sql数据，可惜的是pyspark没有提供读取excel的api，如果有excel的数据，需要用pandas读取，然后转化成sparkDataFrame
当你的数据集变得越来越大，迁移到 Spark 可以提高速度并节约时间。 多数数据科学工作流程都是从 Pandas 开始的。...我喜欢 Pandas — 我还为它做了一个名为“为什么 Pandas 是新时代的 Excel”的播客。 我仍然认为 Pandas 是数据科学家武器库中的一个很棒的库。...但总有一天你需要处理非常大的数据集，这时候 Pandas 就要耗尽内存了。而这种情况正是 Spark 的用武之地。...有的，下面是一个 ETL 管道，其中原始数据从数据湖（S3）处理并在 Spark 中变换，加载回 S3，然后加载到数据仓库（如 Snowflake 或 Redshift）中，然后为 Tableau 或...Parquet 文件中的 S3 中，然后从 SageMaker 读取它们（假如你更喜欢使用 SageMaker 而不是 Spark 的 MLLib）。
最可能接触到的就是一个名称叫做Thumbs.db的文件，只要操作电脑，打开了图片，系统就会在图片的同一个文件夹下生成这样一个文件，但默认是隐藏的，所以一般也看不到！...2003版本以前的Office文件，像Excel（后缀.xls），Word（后缀.doc）的文件，都是使用复合文档结构来存储的。...的文件结构 解析复合文档，能够更加深入理解Excel的文件结构，虽然2007版本以上的Excel已经 换成了xml标记语言存储，但是VBA代码相关的vbaProject.bin文件还是使用了复合文档结构...02 直接读取Excel VBA数据 如果想不打开Excel文件来读取Excel的数据，一般使用ADO技术就能做到。...但是如果想要直接获取VBA代码，就只能通过解析文件结构获取，通过解析复合文档，解析出模块的数据流，再进一步进行解析就可以。
文章背景： 打开指定路径的Excel文件，在VBA中常用的是Workbooks.Open方法，最近发现有个GetObject函数，也有类似的功能，所以本文探讨下两种打开方式的区别。...End Sub 打开一份Excel文件，编辑结束后，保存内容并关闭。 2 GetObject 返回对 ActiveX 组件提供的对象的引用。...End Sub 使用GetObject函数，获取对指定Excel文件的引用。如果Excel文件尚未打开，那么程序会在后台打开该工作簿。...如果目的是获取指定工作簿的数据，而不试图修改数据，那可以使用GetObject函数。...（3）通过GetObject函数打开的Excel文件只要被修改（写）并保存后，后续打开该文件就只能在VBE中看到表格，但用户界面却看不到。使用Workbooks.Open方法不存在这个问题。
3, pay_dimension_amt) worksheet.write(i + 2, 4, value_amt) workbook.save(file_path) 2.2 读取文件到数据库...上节我们有一个本地的csv文件，当然如果你有现有的业务数据，可以直接使用表格数据~ 这一步我们将文件保存到数据库中。...def create_table_from_excel(excelFile, table_name): """ 从excel读取表并保存到数据库 """ df = pd.DataFrame...') df.to_sql(table_name, con=engine, if_exists='replace', index=False) 2.3 读取数据库的数据表 从数据库中读取表数据进行操作...create_table_from_excel(file_path, table_name) # step3：从数据库中读取数据 spark = SparkSession. \
从程序角度说，Pandas相比Excel的优势很明显，这里说是特点更合适，因为这两者使用场景不一样，没有太多可比性。...Pandas 可以和Spark、MongoDB、Dask、hadoop、flink等大数据工具进行交互，能轻松的处理TB级别的数据。...大家用过Excel也知道，但凡读取上百兆的表格，获取批量读取几十张表格，就会卡的不行，如果你的电脑再垃圾点，那叫一个痛苦。...4、Pandas能更方便地实现自动化，你只要写个脚本能自动读取、处理、导出、数据，比Excel VBA更强大。...Excel就像汽车随处可见，每个人都能随时随地使用Excel处理数据，但Pandas就像高铁，使用地场景较为有限，门槛也相对较高。
“inflight”文件，表示操作已开始，HUDI会写2个parquet文件，然后将“inflight”文件标记为已完成，这从原子上使该新数据写入HUDI管理的数据集中，并可用于查询。...将更新写入增量文件将需要在读取端做额外的工作以便能够读取增量文件中记录，这意味着我们需要构建更智能，更智能的读取端。 ? 首先来看看写时复制。...“inflight”文件，表示操作已开始，HUDI会写2个parquet文件，然后将“inflight”文件标记为已完成，这从原子上使该新数据写入HUDI管理的数据集中，并可用于查询。...如何从损坏的数据中恢复？...即将发布的0.6.0版本，将企业中存量的parquet表高效导入Hudi中，与传统通过Spark读取Parquet表然后再写入Hudi方案相比，占用的资源和耗时都将大幅降低。
3，通过读取文件创建 可以读取json文件，csv文件，hive数据表或者mysql数据表得到DataFrame。 ? ? ? ? ?...三，创建DataSet DataSet主要通过toDS方法从Seq,List或者RDD数据类型转换得到，或者从DataFrame通过as方法转换得到。...四，RDD，DataFrame和DataSet的相互转换 Spark的RDD，DataFrame和DataSet三种数据结构之间可以相互转换。 ? ? ? ? ?...五，DataFrame/DataSet保存成文件 可以保存成csv文件，json文件，parquet文件或者保存成hive数据表。 ?...3，类Excel操作 可以对DataFrame进行增加列，删除列，重命名列，排序等操作，去除重复行，去除空行，就跟操作Excel表格一样。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
一个关键的区别是Kudu还试图充当OLTP工作负载的数据存储，而Hudi并不希望这样做。因此，Kudu不支持增量拉取(截至2017年初)，而Hudi支持增量处理。...但是，如果我们要使用CERN，我们预期Hudi在摄取parquet文件上有更卓越的性能。 Hive事务 Hive事务/ACID是另一项类似的工作，它试图在ORC文件格式之上的实现 读取时合并的存储层。...Hudi还设计用于与Presto/Spark等非Hive引擎合作，并计划引入除parquet以外的文件格式。...从运营的角度来看，与管理分析使用的HBase region服务器集群相比，为用户提供可更快给出数据的库更具可扩展性。最终，HBase不像Hudi这样重点支持 提交时间、 增量拉取之类的增量处理原语。...从概念上讲，数据处理管道仅由三个部分组成：输入， 处理， 输出，用户最终针对输出运行查询以便使用管道的结果。Hudi可以充当将数据存储在DFS上的输入或输出。
我们常常需要在 Python 中输出 CSV 文件，但你可能会发现，这些输出的 CSV文件，不能双击使用 Excel 打开，否则中文会变成乱码。...但是当你双击 CSV 使用 Excel打开时，Excel 会以 GBK 编码来读这个文件，这就导致了乱码的发生。...这个 BOM字符虽然肉眼看不到，但是程序能够看到，这就会导致别人在读这个 CSV 文件的时候非常不方便。如果直接使用 address去读，还会报错： ?...难道此时，需要先用普通方式读取 csv 文件，移除第一个 BOM 字符，然后再传给 CSV 模块吗？这未免太过麻烦。...如果要使用 Python 的 CSV 模块读取文件，也非常简单，如下图所示： ? 读取出来的内容直接使用，BOM 已经被 Python 自动移除了。
Parquet 和 CSV 的区别 CSV 是一种简单且广泛使用的格式，被 Excel、Google 表格等许多工具使用，许多其他工具都可以生成 CSV 文件。...Spark读写parquet文件 Spark SQL 支持读取和写入 Parquet 文件，自动捕获原始数据的模式，它还平均减少了 75% 的数据存储。...df.write.parquet("/tmp/output/people.parquet") 查看文件 image.png 数据读取 val parqDF = spark.read.parquet("/...bin/start-cluster.sh 执行如下命令进入Flink SQL Client bin/sql-client.sh 读取spark写入的parquet文件 在上一节中，我们通过spark写入了...people数据到parquet文件中，现在我们在flink中创建table读取刚刚我们在spark中写入的parquet文件数据 create table people ( firstname string
每个文件都有一个唯一的文件ID和生成该文件的提交（commit）。如果有更新，则多个文件共享相同的文件ID，但写入时的提交（commit）不同。...存储类型–处理数据的存储方式 写时复制 纯列式 创建新版本的文件 读时合并 近实时 视图–处理数据的读取方式 读取优化视图-输入格式仅选择压缩的列式文件 parquet文件查询性能 500 GB的延迟时间约为...添加一个新的标志字段至从HoodieRecordPayload元数据读取的HoodieRecord中，以表明在写入过程中是否需要复制旧记录。...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）。...Apache Kudu不支持增量拉取，但Hudi支持增量拉取。
Parquet的版本升级到1.7；更快的metadata discovery和schema merging；同时能够读取其他工具或者库生成的非标准合法的parquet文件；以及更快更鲁棒的动态分区插入。...由于HDFS和S3这两种文件存储系统的区别，如果需要向S3里面写入数据，可以使用DirectParquetOutputCommitter，能够有效提高写效率，从而加快Job执行速度。...另外还有一些改动，包括：StructType支持排序功能；TimestampType的精度减小到1us；Spark现在的checkpoint是基于HDFS的，从1.5版本开始支持基于memory和local...在ML里面的public API下基本上看不到对RDD的直接操作了，这也与Tungsten项目的设计目标是一致的。...专注大数据行业人才的培养。每日一课，大数据（EXCEL、SAS、SPSS、Hadoop、CDA）视频课程。大数据资讯，每日分享！数据咖—PPV课数据爱好者俱乐部！
从需求说起 1.1 背景 由于我们这个迭代是个大版本，上线的日子要临近了。这次上线需要运营配合提供很多商品属性的数据，他们需要把第三方的属性和我方系统的属性，在excel表格中匹配起来。...其实这3个方案代码的工作量差不多，但前面两个方案需要先上传excel到应用服务器，或者到OSS等文件服务器。...如果用api接口的话，可以直接使用postman远程调用，直接上传文件，通过输入流的形式读取数据，不保存到服务器。然后处理完数据，在将excel内容以输出流的形式返回给我们下载即可。...代码部署好之后，就能通过上一节中介绍的内容上传excel文件，然后下载结果excel文件了。 但我第一次调用接口时，没有返回想要的数据。从应用服务器的日志中看到，该接口报错了。...我这次为了快速导入和导出excel文件，选择了阿里的easyexcel工具类。 本地开发环境，我确认过，那个类是有的。而且我这个功能是可以正常运行的，我都导出数据了。 但pre环境却报了类找不到。
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