Hive和MySQL都是常见的数据存储和管理系统,但它们有一些主要的区别。Hive是一种基于Hadoop的数据仓库系统,而MySQL是一种传统的关系型数据库管理系统。 查看全文>>
Python+大数据学习常见问题2023-03-28 |传智教育 |Hive与Mysql区别
在Python中,参数传递是按引用调用(也称为按对象传递),而不是按值调用。这意味着函数接收的是传递对象的引用,而不是对象的值本身。在函数内部对传递的对象进行的任何更改都将在调用者中反映出来。 查看全文>>
Python+大数据学习常见问题2023-03-27 |传智教育 |按引用调用,按值调用
索引创建完成后还无法使用索引功能,此时索引表中是没有数据的,需要通过重建索引操作,将索引列的值、索引列的值在HDFS对应的数据文件路径和索引列的值在数据文件中的偏多量,这些数据加载到索引表中。重建索引的语法格式如下。 查看全文>>
Python+大数据技术文章2023-03-24 |传智教育 |重建索引和删除索引
临时表是Hive数据表的一种特殊形式,临时表只对当前会话可见,数据被存储在用户的临时目录,并在会话结束时删除。接下来,在虚拟机 Node_03中使用Hive客户端工具Beeline,远程连接虚拟机Node_02的 HiveServer2服务操作Hive,在数据库hive_database中创建临时表temporary_table,具体命令如下。 查看全文>>
Python+大数据技术文章2023-03-24 |传智教育 |临时表创建,HiveQL
数据容器根据特点的不同分为5类,分别是:列表(list)、元组(tuple)、字符串(str)、集合(set)、字典(dict)从列表中取出特定位置的数据,可以依靠列表的下标索引实现,具体如下。 查看全文>>
Python+大数据技术文章2023-03-24 |传智教育 |使用列表的下标索引从列表中取出元素
我们通常所说的数据可视化是指狭义的数据可视化,即将数据以图表的方式进行呈现,常见于PPT、报表、新闻等场景。图表是数据可视化最基础的应用,它代表图形化的数据,通常以所用的图形符号命名,例如使用圆形符号的饼图、使用线条符号的折线图等。下面介绍一些常见的图表,并结合一些应用场景给出图表示例。 查看全文>>
Python+大数据技术文章2023-03-22 |传智教育 |数据可视化图表类型,常见的数据可视化方式
对比2.4版本, 3.0在TPC-DS基准测试中,性能超过2.4版本, 达到了2倍的提升。关于Spark 3.0,有以下的新特性: 查看全文>>
Python+大数据技术文章2023-03-22 |传智教育 |Spark 3.0新特性
要以就地操作方式打乱一个列表的元素,可以使用Python的random模块中的shuffle()函数。这个函数会随机打乱列表中的元素顺序,而且直接在原列表上进行修改,因此可以实现就地操作。下面是一个示例代码,展示如何使用shuffle()函数打乱一个列表的元素 查看全文>>
Python+大数据学习常见问题2023-03-20 |传智教育 |shuffle()函数,打乱列表元素顺序