在企业的长时作业中使用的非常广泛,而SparkSQL又是使用Spark组件中最为常用的一种方式。 相比直接使用编程式的方式操作Spark的RDD或者DataFrame的API,SparkSQL可直接输入SQL对数据进行ETL等工作的处理,极大提升... [image.png](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/2fc5258c4f214f43be96e8b33233368a~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)如果该流程触发获取MetaData、获取Functions等操作,则会调用其他接口,其中身份信息...
在企业的长时作业中使用的非常广泛,而SparkSQL又是使用Spark组件中最为常用的一种方式。相比直接使用编程式的方式操作Spark的RDD或者DataFrame的API,SparkSQL可直接输入SQL对数据进行ETL等工作的处理,极大提升了... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049232&x-signature=Hw%2Bt2RgfXl87iKFmj3snnFqxVg4%3D)如果该流程触发获取MetaData、获取Functions等操作,则会调用其他接口,其中身份信息即token,是用THandleIdentifier类进行封...
在企业的长时作业中使用的非常广泛,而SparkSQL又是使用Spark组件中最为常用的一种方式。 相比直接使用编程式的方式操作Spark的RDD或者DataFrame的API,SparkSQL可直接输入SQL对数据进行ETL等工作的处理,极大提... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049248&x-signature=DrseuUVtfkJzYO6F892V2IDufSM%3D)如果该流程触发获取MetaData、获取Functions等操作,则会调用其他接口,其中身份信息即token,是用THandleIdentifier类进行封...
我们需要对具体的组件进行修改。我们的思路是为性能平台用户提供自顶向下的逐步钻探的分析流程。我们在单机收集数据,包括 CPU 利用率、代码的 Stack 、Frame 等信息,然后将它们打散,在不同的维度形成不同的组... 在单节点中从上到下,对业务层、基础库组件、编程语言每个层次进行优化,跨节点优化会涉及合并部署。某个性能优化项目数据显示,通过我们的优化手段,CPU 资源大约节约了 19%。![picture.image](https://p6-volc-...
DATE_TRUNC 函数 DATE_TRUNC(unit, KEY) 根据您指定的时间单位截断日期或时间,并按照毫秒、秒、分钟、小时、日、月或年对齐。 TIME_SERIES 函数 TIME_SERIES(KEY, window_time, format, padding_data) 补全... 再使用指定的第二个分隔符将第一次拆分结果中的字符串拆分为键值对模式。 STRPOS 函数 STRPOS(KEY, sub_string) 用于查找子字符串在指定字符串中第一次出现的位置,从 1 开始计数。 SUBSTR 函数 SUBSTR(KEY, s...
如果含有则顺序运行代码 if shape.has_text_frame: # 获取文本框 text_frame = shape.text_frame # 遍历文本框中的所有段落 for paragraph in text_fram... #print(os.path.join(root,file)) filename_excel.append(os.path.join(root,file)) df = pd.read_excel(os.path.join(root,file)) #excel转换成DataFrame frames.append(df)#打...
BabitMF(Babit Multimedia Framework,BMF),作为一个通用的多媒体处理框架,能够提供简单易用的跨语言接口、灵活的调度和可扩展性,以及以模块化的方式动态扩展、管理和复用视频处理的原子能力。BMF 以 graph/pipelin... 或通过直接调用各个处理能力实现项目集成,帮助多媒体用户在各类生产环境中方便、高效地实施项目。BMF 的使用场景涵盖视频转码、视频帧提取、视频增强、视频分析、视频帧插入、视频编辑、视频会议以及 VR 等。目前,...
中使用了他人在数据集上保存为个人数据集字段。 针对权限问题,可见权限体系操作手册 2. 数据集管理 如何理解?数据集实际上就是一个存储上游业务数据源有关需求数据的业务仓库,它既是一个同步数据到 DataWind 的中间... 2.4 数据源字段与数据集字段数据源字段 不等于 数据集字段数据源字段的name一定是源头表的名字,是不可修改的,出现同名字段后,会自动带上源表名,格式为:源字段名[源表名]; ---模型的每个节点里所保留的数据源字段...
行规则配置的时,支持array属性,计算逻辑支持包含、不包含、包含全部。 优化 在创建规则标签、生命周期标签、统计标签,或者规则创建分群时,配置规则时若选择明细表中的文本&数值类型的数据,计算逻辑支持“去重计数”。 优化 复制规则标签、运算标签、生命周期标签、RFM标签、排序标签时,点击保存标签后系统将自动校验用户是否包含规则中所有标签的查看权限,若无,则保存失败。 优化 在创建标签、分群、洞察、项目中心等...
中计算每个用户下单的次数和总金额,按”用户id“分组,聚合计算”订单id“的计数和”订单金额“的总和。 离线任务 筛选行 选择字段,确认筛选条件,支持两层且/或逻辑关系 「行为表」中包含用户所有的行为记录,只关注... 此时可以选择按JSON格式的拆分方式提取嵌套的字段 离线任务、实时任务 去重 将一份数据按照设定比例拆分成两份数据 「待回访用户表」中可能有用户重复出现,对“用户id”去重,每个用户只保留一行数据。 离线任务 ...
形成新的RDD的partition;## 二、RDD概述### 2.1 什么是RDD?RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做**弹性分布式数据集**,** 是Spark中最基本的数据抽象**,它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集... 默认值就是程序所分配到的CPU Core的数目。(2)一个计算每个分区的函数。Spark中RDD的计算是以分片为单位的,每个RDD都会实现compute函数以达到这个目的。compute函数会对迭代器进行复合,不需要保存每次计算的结果...
DataLeap 提供的 Python & SQL 代码智能补全功能。额外地,我们还开发了定制的可视化 SDK,使得用户在 Notebook 上计算得到的 Pandas Dataframe 可以接入 DataLeap 数据研发已经提供的数据结果分析模块,直接在 Notebook 内部做一些简单的数据探查。# JupyterHubJupyterHub 提供了可扩展的认证鉴权能力和环境创建能力。首先,由于用户较多,因此为每个用户提供单独的 Notebook 实例不太现实。因此我们决定,按 DataLeap 项目来切...