Hive和MySQL都是常見的數據存儲和管理系統(tǒng),但它們有一些主要的區(qū)別。Hive是一種基于Hadoop的數據倉庫系統(tǒng),而MySQL是一種傳統(tǒng)的關系型數據庫管理系統(tǒng)。 查看全文>>
Python+大數據學習常見問題2023-03-28 |傳智教育 |Hive與Mysql區(qū)別
在Python中,參數傳遞是按引用調用(也稱為按對象傳遞),而不是按值調用。這意味著函數接收的是傳遞對象的引用,而不是對象的值本身。在函數內部對傳遞的對象進行的任何更改都將在調用者中反映出來。 查看全文>>
Python+大數據學習常見問題2023-03-27 |傳智教育 |按引用調用,按值調用
索引創(chuàng)建完成后還無法使用索引功能,此時索引表中是沒有數據的,需要通過重建索引操作,將索引列的值、索引列的值在HDFS對應的數據文件路徑和索引列的值在數據文件中的偏多量,這些數據加載到索引表中。重建索引的語法格式如下。 查看全文>>
Python+大數據技術文章2023-03-24 |傳智教育 |重建索引和刪除索引
臨時表是Hive數據表的一種特殊形式,臨時表只對當前會話可見,數據被存儲在用戶的臨時目錄,并在會話結束時刪除。接下來,在虛擬機 Node_03中使用Hive客戶端工具Beeline,遠程連接虛擬機Node_02的 HiveServer2服務操作Hive,在數據庫hive_database中創(chuàng)建臨時表temporary_table,具體命令如下。 查看全文>>
Python+大數據技術文章2023-03-24 |傳智教育 |臨時表創(chuàng)建,HiveQL
數據容器根據特點的不同分為5類,分別是:列表(list)、元組(tuple)、字符串(str)、集合(set)、字典(dict)從列表中取出特定位置的數據,可以依靠列表的下標索引實現,具體如下。 查看全文>>
Python+大數據技術文章2023-03-24 |傳智教育 |使用列表的下標索引從列表中取出元素
我們通常所說的數據可視化是指狹義的數據可視化,即將數據以圖表的方式進行呈現,常見于PPT、報表、新聞等場景。圖表是數據可視化最基礎的應用,它代表圖形化的數據,通常以所用的圖形符號命名,例如使用圓形符號的餅圖、使用線條符號的折線圖等。下面介紹一些常見的圖表,并結合一些應用場景給出圖表示例。 查看全文>>
Python+大數據技術文章2023-03-22 |傳智教育 |數據可視化圖表類型,常見的數據可視化方式
對比2.4版本, 3.0在TPC-DS基準測試中,性能超過2.4版本, 達到了2倍的提升。關于Spark 3.0,有以下的新特性: 查看全文>>
Python+大數據技術文章2023-03-22 |傳智教育 |Spark 3.0新特性
要以就地操作方式打亂一個列表的元素,可以使用Python的random模塊中的shuffle()函數。這個函數會隨機打亂列表中的元素順序,而且直接在原列表上進行修改,因此可以實現就地操作。下面是一個示例代碼,展示如何使用shuffle()函數打亂一個列表的元素 查看全文>>
Python+大數據學習常見問題2023-03-20 |傳智教育 |shuffle()函數,打亂列表元素順序