1.2 jupyter notebook的配置 1.3 vscode远程配置 二、简单使用 2.1 pyspark的简单使用 2.2 pandas简单使用 三、chatGPT的应用 之前数据分析的工作栈是hive+pandas,但是hive和python的代码分开的,不方便管理。hive执行也比较麻烦,看到同事用spark挺方便的,我也准备升级一下自己常用的工具。 具体我选择了pyspark和jupyter...
配置完环境后,接下来是编译HBase相关的Python库,以使其可以被Jupyter Notebook调用。在这个过程中,我们将记录所需的时间,确保编译的高效性。 HBaseJupyterUserHBaseJupyterUser打开Notebook连接HBase返回连接确认编写创建HBase表的代码执行创建表命令返回成功信息 通过以下可用命令进行编译: AI检测代码解析 # 进入HBase...
如:jupyter notebook --port 9999,即在端口号为“9999”的服务器启动Jupyter Notebook。 ③ 启动服务器但不打开浏览器 如果你只是想启动Jupyter Notebook的服务器但不打算立刻进入到主页面,那么就无需立刻启动浏览器。在终端中输入: jupyter notebook --no-browser 此时,将会在终端显示启动的服务器信息,并在服务...
也可以在浏览器中打开以下 URL 来访问 Spark 群集中的 Jupyter Notebook。 将 CLUSTERNAME 替换为群集的名称: https://CLUSTERNAME.azurehdinsight.net/jupyter 选择“新建”,然后选择“Pyspark”、“PySpark3”或“Spark”创建 Notebook。 使用适用于 Scala 应用程序的 Spark 内核、适用于 Python2 应用程序的 PySp...
HDInsight Spark 群集提供可在 Apache Spark 上的Jupyter Notebook 中用于测试应用程序的内核。 内核是可以运行和解释代码的程序。 三个内核如下: PySpark - 适用于以 Python2 编写的应用程序。 (仅适用于 Spark 2.4 版本群集) PySpark3 - 适用于以 Python3 编写的应用程序。 Spark - 适用于以 Scala 编写的...
使用 瀏覽筆記本中的資料 產生讀取儲存格。 使用 在Notebook 中寫入資料,以產生寫入儲存格。建立本機資料流 若要使用PySpark 3建立本機資料流,請使用SQL查詢。 例如: date_aggregation.createOrReplaceTempView("temp_df") df = spark.sql(''' SELECT * FROM sparkdf '...
Jupyter有多种方式进行安装,一种比较直接的方式是直接下载安装anaconda,里面有自带的jupyter notebook。 第二种是使用pip来安装,pip install jupyter。 另外如果是想在独立的python环境中使用jupyter的话,在linux系统中使用virtualenv构建虚拟环境,如果在windows下已经安装了anaconda,可以使用conda创建特制python环境,conda cr...
误解1:Jupyter Notebook 自带 NumPy/pandas 等功能。 真相:这些库需独立安装,Jupyter 仅提供运行环境(通常通过 Anaconda 等工具链统一安装)。 误解2:Jupyter Notebook 是 IDE(如 PyCharm)的替代品。 真相:Jupyter 适合探索性分析,但缺乏 IDE 的工程化功能(如调试、版本控制)。
jupyter notebook 2.安装selenium 命令行里输入: pip install selenium 等待着安装成功 3.安装chromedriver 参考博客链接 测试准备工作是否完成(selenium的使用) 打开jupyter notebook,直接新建一个python文件,上网上拷贝了一段测试代码: importtimefromseleniumimportwebdriver ...
这个时候进入Jupyter NoteBook就会发现上方的导航栏中多出了一个Nbextensions，点进去就会发现各种各样的插件，点击插件名称可以看到插件的内容，看不明白也可以使用谷歌浏览器自带的谷歌翻译，看个大概。推荐以下的几个插件:Table of Contents (2)：根据Markdown的标题自动生成目录，还可以自动添加数字编号。方便导航到想...