接下来,使用Mermaid类图可以帮助我们更好地理解模块之间的差异: NumPy+array()+mean()+std()+sum()pandas+DataFrame()+read_csv()+to_csv() 在上述类图中,我们可以根据NumPy和pandas进行对比,了解它们各自的主要功能和类结构。 特性拆解 NumPy的主要特性之一是其高效的数组运算。在编写科学计算
sql._ val sc = // existing SparkContext val sqlContext = new SQLContext(sc) // Get some data from a Redshift table val df: DataFrame = sqlContext.read .format("com.databricks.spark.redshift") .option("url", "jdbc:redshift://redshifthost:5439/database?user=username&password=pass")...