摘要：
1. Pull the ubuntu:24.04 image. 2. Set shared directory so that I can operate on files in both Windows and the container: 3. Create the Dockerfile fil
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posted @ 2025-09-21 13:27
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摘要：
CREATE TABLE zzh_test (f_int int, f_str string); INSERT INTO TABLE zzh_test SELECT ${yyyy}, '${yyyy, -1}' || '年'; SELECT * FROM zzh_test; -- 2025 2024
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posted @ 2025-09-18 10:34
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摘要：
dir_path = 'D:/VSCodeWorkspace/ZZH/' filename = 'a.csv' with codecs.open(dir_path+filename, 'r',encoding='utf-8') as srcFile, codecs.open(dir_path+fil
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posted @ 2025-09-16 08:54
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摘要：
你提到的 多维库（比如 OLAP 多维数据立方体）和 二维表（普通的关系表、Excel、CSV、DataFrame）之间的转换，本质上就是 把维度展开、度量汇总拆开 的过程。DataMapping 工具通常就是做这种“结构映射”的。 我给你分步骤解释一下思路： 1. 多维库数据的特点 维度（Dime
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posted @ 2025-09-15 13:14
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摘要：
在 pandas 里，Series 对象确实有一个 name 属性，它的作用主要有以下几点： 🔹 1. 给 Series 命名 name 就像是 这一列的名字，在很多场景下能让输出更清晰。 import pandas as pd s = pd.Series([10, 20, 30], name="
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posted @ 2025-09-14 16:39
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摘要：
Hello friend! What is the value scope of int8, int16, int32, int64 data types respectively? ChatGPT said: Hello my friend! 😃 Let’s break it down. The
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posted @ 2025-09-14 10:40
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摘要：
1. 非分区表 INSERT OVERWRITE TABLE target_table SELECT * FROM source_table; 整个表的数据会被覆盖。 原来表里的所有数据都会被清空，替换成本次 SELECT 的结果。 相当于 truncate + insert。 2. 分区表 分区表
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posted @ 2025-09-12 19:55
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摘要：
1. 发布 含义：把你在数据湖里建好的表 物理表结构和数据 同步到数据目录/数据服务层。 特点： 会把表的元数据（表名、字段、分区信息）真正注册到元数据管理系统中。 下游系统（比如数据开发、可视化、API 服务等）都能直接使用这张表。 相当于“这张表正式生效，可以被别人查到/用到”。 2. 逻辑发布
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posted @ 2025-09-08 08:41
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摘要：
在 金山云数据湖（基于 Hive 引擎） 里，创建表时的 “分区分表” 设置里的 “分表” 和 Hive 里的 分桶（bucket） 不是一回事： 区别说明 分区 (Partition) Hive 里常见的按字段（比如 dt=20250908）把数据目录切分成多个子目录。 查询时可以利用分区裁剪，加
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posted @ 2025-09-08 08:12
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摘要：
What will spark.sql(hsql).collect() return? from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder \ .appName('spark with python') \ .maste
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posted @ 2025-09-05 09:40
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