iotdb 0.13 zeppelin 解释器
2022-06-15 11:03:21
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总览
使用AWS EMR，Spark，PySpark，Zeppelin和Airbnb的Superset分析芝加哥市区出租车行程数据集
芝加哥市出租车旅行数据集
步骤1：数据整形/合并
分析原始数据
执行基本转换
重命名列
数据类型变更
添加新列
筛选行
筛选栏
执行基本数据处理并将Spark DataFrame保存为Parquet格式。 以下是所有转换后的Spark DataFrame模式。
root
| -- TripID: string (nullable = true)
| -- TaxiID: string (nullable = true)
| -- TripStartTS:
2022-05-11 09:08:15
941KB
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在编写Flink，Spark，Hive等相关作业时，要是能快速的将我们所编写的作业能可视化在我们面前，是件让人兴奋的时，如果能带上趋势功能就更好了。今天，给大家介绍这么一款工具。它就能满足上述要求，在使用了一段时间之后，这里给大家分享以下使用心得。首先，我们来了解一下这款工具的背景及用途。Zeppelin目前已托管于Apache基金会，但并未列为顶级项目，可以在其公布的官网访问。它提供了一个非常友好的WebUI界面，操作相关指令。它可以用于做数据分析和可视化。其后面可以接入不同的数据处理引擎。包括Flink，Spark，Hive等。支持原生的Scala，Shell，Markdown等。对于Ze
2022-02-09 12:08:13
399KB
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给大家提供了完整的jar包、一键化安装、一键启停脚本以及使用说明教程
由于zeppelin文件大小限制，分开上传，大家点进我主页的资源查看
2021-09-28 09:00:51
723.22MB
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