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注意： 当前excel和commons-io版本都是较较新版本，而commons-io在spark的jars安装目录下也在commons-io的包，如版本冲突，找不到 orgapachecommonsiooutputByteArrayOutputStream.class 。如果spark的是2.4或者更低版本，则找不到 orgapachecommonsiooutputUnsynchronizedByteArrayOutputStream.class ，请同步spa
流式读取文件数据 from pyspark.sql import SparkSession ss = SparkSession.builder.getOrCreate() df_csv = ss.readStream.csv(‘hdfs://node1:8020/目录’) df_json = ss.readStream.json(‘hdfs://node1:8020/目录’) options2 ={ ‘host’:‘192.168.88.100’, ‘port’:9999 } options={ # 每个批次读取1个文件 ‘maxFilesPerTrigger’:1, ‘lat
当需要处理两个Excel文件的数据，根据两个Excel的某一些内容进行数据匹配，从而提取出相应的数据时，除了使用Excel自带的Vlookup函数，还能使用Python进行处理。我是不会告诉你们我选择Python处理的原因是对Excel的Vlookup不熟悉的。 目录 1 前言自述 2 需求场景 3 代码实现 4 运行
安装插件 如使用TS开发，可安装file-saver的TypeScript类型定义 下载文件流 本地文件下载 文件下载（列宽自适应） 表格显示，每列列宽自适应 xlsx文件链接数据导出 方法调用
一、安装插件 XLSX 二、页面引入 希望我的愚见能够帮助你哦~，若有不足之处，还望指出，你们有更好的解决方法，欢迎大家在评论区下方留言支持，大家一起相互学习参考呀~
用了一天的时间进行学习了利用python进行导入excel文件以及处理数据。由于自己是第一次学习，因此特地将所学知识进行总结与分享。 据我所知，目前常用处理Excel的包主要包括 xlrd 、 pandas 。 xlrd 和 pandas 都是 Python 中用于处理 Excel 文件的库，但它们在功能和使用上有一些重
掌握在Linux虚拟机中安装Hadoop和Spark的方法； 熟悉HDFS的基本使用方法； 掌握使用Spark访问本地文件和HDFS文件的方法。 启动Hadoop，在HDFS中创建用户目录“/user/hadoop” 在Linux系统的本地文件系统的“/home/hadoop”目录下新建一个文本文件test.txt，并在该文件中随便输入一些内容，
Python用pandas进行大数据Excel两文件比对去重 通俗理解有两个excel文件 分别为A和B 我要从B中去掉A中含有的数据， 数据量大约在300w左右 因为数据量较大，无论是wps还是office自带的去重都无法正常使用这样就需要用到脚本了 欢迎大家指导交流，共同学习，共同进步！
这是我们大数据专业开设的第二门课程——大数据编程，使用的参考书是《Spark编程基础》，这门课跟大数据技术基础是分开学习的，但这门课是用的我们自己在电脑上搭建的虚拟环境进行实验的，不是在那个平台上，而且搭建的还是伪分布式，这门课主要偏向于有关大数据
