我有一个像这样写的C++预处理器:
#ifdef cpp_variable
//x+y;
#endif
请有人告诉我如何在Makefile中定义它.
谢谢!
我有一个Flask项目,通过Flask-SQLAlchemy与MySQL数据库交互.
我的问题是,如何根据值或其他值从数据库中选择一行.
SELECT id FROM users WHERE email=email OR name=name;
如何在Flask-SQLAlchemy中实现这一目标？
当我们有一个足够小以适合内存的数据帧时，我们在Spark中使用广播哈希联接。当小数据框的大小小于以下时，spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold
我对此几乎没有疑问。
我们提示广播的小数据帧的生命周期是多少？它会在内存中保留多长时间？我们如何控制它？
例如，如果我使用广播哈希连接将大型数据框与小型数据框连接了两次。第一次执行联接时，它将把小数据帧广播到工作节点并执行联接，同时避免大数据帧数据的混排。
我的问题是，执行者将保留广播数据帧的副本多长时间？它会保留在内存中直到会话结束吗？否则，一旦我们采取任何措施，它将被清除。我们可以控制还是清除它？或者我只是在错误的方向上思考...
我正在尝试将已转换为数据帧的单词列表保存到 databricks 中的表中，以便稍后在集群重新启动时查看或引用它。
我已经尝试了下面的代码，但它一直给我一个错误或确实运行，但我看不到数据库中的表
myWords_External=[['this', 'is', 'my', 'world'],['this', 'is', 'the', 'problem']]
df1 = pd.DataFrame(myWords_External)
df1.write.mode("overwrite").saveAsTable("temp.eehara_trial_table_9_5_19")
最后一行给了我以下错误
AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'write'
假设我有一个包含400列的csv文件.我无法将整个文件加载到DataFrame中(不适合内存).但是,我只想要50列,这将适合内存.我没有看到任何内置的Pandas方式来做到这一点.你有什么建议？我愿意使用PyTables接口或pandas.io.sql.
最好的情况是像pandas.read_csv(....,columns = ['name','age',...,'income'])这样的函数.即我们传递将要加载的列名(或数字)列表.
我正在使用 Spark 2.3，并使用 pyspark 中的数据帧编写器类方法编写了一个数据帧来创建 Hive 分区表。
newdf.coalesce(1).write.format('orc').partitionBy('veh_country').mode("overwrite").saveAsTable('emp.partition_Load_table')
这是我的表结构和分区信息。
hive> desc emp.partition_Load_table;
OK
veh_code varchar(17)
veh_flag varchar(1)
veh_model smallint
veh_country varchar(3)
# Partition Information
# col_name data_type comment
veh_country varchar(3)
hive> show partitions partition_Load_table;
OK
veh_country=CHN
veh_country=USA
veh_country=RUS
现在我正在数据框中的 pyspark 中读回该表。
df2_data = spark.sql("""
SELECT *
from udb.partition_Load_table
""");
df2_data.show() --> is working
但我无法使用分区键列过滤它
from pyspark.sql.functions import col
newdf = df2_data.where(col("veh_country")=='CHN')
我收到以下错误消息：
: java.lang.RuntimeException: Caught Hive MetaException attempting to get partition metadata by filter from Hive.
You can set the …我想我在 spark 中看到了一个错误，其中不遵守“覆盖”模式，而是在尝试将 saveAsTable 执行到已经存在的表中时抛出异常（使用模式“覆盖”）。
下面是一个重现问题的小脚本。最后一条语句导致堆栈跟踪读数：
org.apache.spark.sql.AnalysisException: Table `example` already exists.;
任何建议非常感谢。
spark.sql("drop table if exists example ").show()
case class Person(first: String, last: String, age: Integer)
val df = List(
Person("joe", "x", 9),
Person("fred", "z", 9)).toDF()
df.write.option("mode","overwrite").saveAsTable("example")
val recover1 = spark.read.table("example")
recover1.show()
val df3 = List(
Person("mouse", "x", 9),
Person("golf", "z", 9)).toDF()
df3.write.
option("mode","overwrite").saveAsTable("example")
val recover4 = spark.read.table("example")
recover4.show()
我基本上是 php 开发人员，并将开始使用 Node.js。我已经在 ubuntu 12.04 上安装了 node.js。之后我测试了 http(http.js) 工作正常。这里我需要知道如何使用我的系统创建像http://192.168.1.1:5001这样的虚拟主机，以及如何使用apache服务器创建特定的路由文件（如index.php）。我参考了很多链接，但没有得到这个问题的良好解决方案。
我需要一个匹配包含以下内容的字符串的正则表达式:
该字符串也必须至少包含8个字符,最多13个字符.
在8-13字符串中放置数字和/或字母无关紧要.我还没弄明白如何确保字符串包含数字,但是这里有一些表达式不起作用,因为它们在在线工具Regexr中占用了空格:
我特意想要排除空格和特殊字符.链接和相关问题似乎都允许这些字符.这不是用于验证密码,而是用于检测自然语言处理中的案例编号.这不同于"密码REGEX与最少6个字符,至少一个字母和一个数字,可能包含特殊字符",因为我正在寻找至少一个数字,但零或更多的字母.我也不想返回包含任何特殊字符(包括空格)的字符串.
我在我的hive表中在pyspark中创建了两个数据帧:
data1 = spark.sql("""
SELECT ID, MODEL_NUMBER, MODEL_YEAR ,COUNTRY_CODE
from MODEL_TABLE1 where COUNTRY_CODE in ('IND','CHN','USA','RUS','AUS')
""");
每个国家/地区都有数百万字母数字格式的唯一ID.
data2 = spark.sql("""
SELECT ID,MODEL_NUMBER, MODEL_YEAR, COUNTRY_CODE
from MODEL_TABLE2 where COUNTRY_CODE in ('IND','CHN')
""");
我想在ID列上使用pyspark加入这两个数据帧.
我们如何重新划分数据,使其在分区中均匀分布.
我可以使用下面的数据来修复我的数据吗？
newdf1 = data2.repartition(100, "ID")
newdf2 = data2.repartition(100, "ID")
什么是分区的最佳方式,以便加快工作？