帮忙以下scala代码修改为python代码： val db_name = dbutils.widgets.get("db_name") val table_name = dbutils.widgets.get("table_name") val group_name = dbutils.widgets.get("group_name") val grant_type = dbutils.widgets.get("grant_type") spark.sql("grant usage on database "+db_name+" to `"+group_name+"`;") spark.sql("GRANT "+grant_type+" ON TABLE "+ db_name + "." + table_name + " TO `"+group_name+"`;")

时间: 2023-07-24 15:58:56 浏览: 162
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Python库 | dagster_spark-0.12.9rc2-py3-none-any.whl

以下是相应的 Python 代码： ```python db_name = dbutils.widgets.get("db_name") table_name = dbutils.widgets.get("table_name") group_name = dbutils.widgets.get("group_name") grant_type = dbutils.widgets.get("grant_type") spark.sql("grant usage on database " + db_name + " to `" + group_name + "`;") spark.sql("GRANT " + grant_type + " ON TABLE " + db_name + "." + table_name + " TO `" + group_name + "`;") ``` 请注意，Python 中字符串的拼接需要使用加号 `+`，而不是 Scala 中的加号 `+`。此外，Python 中字符串可以使用单引号或双引号，但是如果字符串中包含单引号，则应使用双引号括起来，反之亦然。另外，Python 中的注释使用井号 `#`，而不是 Scala 中的双斜杠 `//`。
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val rdd = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8)) rdd.collect: val rddFilter1 = rdd.filter(_ > 3) rddFilter1.collect: val rddFilter2 = rdd.filter(_ < 7) rddFilter2.collect: val rddMerged = rddFilter1.union(rddFilter2) rddMerged.collect: val rddResult = rddMerged.distinct() rddResult.collect:

这是一段使用 Apache Spark 的 Scala 代码，它创建了一个包含整数数组的 RDD，并对其进行了一系列转换操作。具体来说，这些转换操作分别是： 1. 使用 sc.parallelize 方法将整数数组转换为 RDD。 2. 使用 filter...

代码如下： import breeze.numerics.round import org.apache.spark.sql.functions.col import org.apache.spark.sql.types.{DoubleType, IntegerType} import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.DataFrame object Titanic_c { def main(args: Array[String]) = { Logger.getLogger("org").setLevel(Level.ERROR) val conf = new SparkConf().setAppName("Titanic_c").setMaster("local[2]") val sc = new SparkContext(conf) val spark = org.apache.spark.sql.SparkSession.builder .master("local") .appName("Titanic") .getOrCreate; val df = spark.read .format("csv") .option("header", "true") .option("mode", "DROPMALFORMED") .load("datasets/Titanic_s.csv") import spark.implicits._ df.withColumn("Pclass", df("Pclass").cast(IntegerType)) .withColumn("Survived", df("Survived").cast(IntegerType)) .withColumn("Age", df("Age").cast(DoubleType)) .withColumn("SibSp", df("SibSp").cast(IntegerType)) .withColumn("Parch", df("Parch").cast(IntegerType)) .withColumn("Fare", df("Fare").cast(DoubleType)) val df1 = df.drop("PassengerId").drop("Name").drop("Ticket").drop("Cabin") val columns = df1.columns val missing_cnt = columns.map(x => df1.select(col(x)).where(col(x).isNull).count) val result_cnt = sc.parallelize(missing_cnt.zip(columns)).toDF("missing_cnt", "column_name") result_cnt.show() import breeze.stats._ def meanAge(dataFrame: DataFrame): Double = { dataFrame .select("Age") .na.drop() .agg(round(mean("Age"), 0)) .first() .getDouble(0) } val df2 = df1 .na.fill(Map( "Age" -> meanAge(df1), "Embarked" -> "S")) val survived_count = df2.groupBy("Survived").count() survived_count.show() survived_count.coalesce(1).write.option("header", "true").csv("datasets/survived_count.csv") } }

我发现问题可能出在 meanAge 函数中的 round(mean("Age"), 0) 这句代码上。这个代码中的 mean 函数是 Spark SQL 中的函数，但是在 breeze.stats 包中也有一个名为 mean 的函数，这可能导致了混淆。为了...

import breeze.numerics.round import breeze.stats.mean import org.apache.spark.sql.functions.col import org.apache.spark.sql.types.{DoubleType, IntegerType} import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.DataFrame object Titanic_c { def main(args: Array[String]) = { Logger.getLogger("org").setLevel(Level.ERROR) val conf = new SparkConf().setAppName("Titanic_c").setMaster("local[2]") val sc = new SparkContext(conf) val spark = org.apache.spark.sql.SparkSession.builder .master("local") .appName("Titanic") .getOrCreate; val df = spark.read .format("csv") .option("header", "true") .option("mode", "DROPMALFORMED") .load("datasets/Titanic_s.csv") import spark.implicits._ df.withColumn("Pclass", df("Pclass").cast(IntegerType)) .withColumn("Survived", df("Survived").cast(IntegerType)) .withColumn("Age", df("Age").cast(DoubleType)) .withColumn("SibSp", df("SibSp").cast(IntegerType)) .withColumn("Parch", df("Parch").cast(IntegerType)) .withColumn("Fare", df("Fare").cast(DoubleType)) val df1 = df.drop("PassengerId").drop("Name").drop("Ticket").drop("Cabin") val columns = df1.columns val missing_cnt = columns.map(x => df1.select(col(x)).where(col(x).isNull).count) val result_cnt = sc.parallelize(missing_cnt.zip(columns)).toDF("missing_cnt", "column_name") result_cnt.show() def meanAge(dataFrame: DataFrame): Double = { dataFrame .select("Age") .na.drop() .agg(round(mean("Age"), )) .first() .getDouble(0) } val df2 = df1 .na.fill(Map( "Age" -> meanAge(df1), "Embarked" -> "S")) val survived_count = df2.groupBy("Survived").count() survived_count.show() survived_count.coalesce(1).write.option("header", "true").csv("datasets/survived_count.csv") } }

这是一个使用Spark读取Titanic数据集并对其进行预处理的Scala代码。这个代码将CSV文件读取为一个DataFrame，然后对其中的缺失值进行处理，并计算了生还和死亡人数的统计信息，最后将结果写入CSV文件。 首先，代码...

object AreaTop3ProductStat { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("areaTop3ProductStat") val sc = new SparkContext(conf) val datas: RDD[UserVisitAction] = FileUtils.loadFile(sc, "data/user_visit_action") datas.cache()//缓存 //(城市id,产品id) val areaProductBasicRDD = datas.map(u => (u.city_id, u.click_product_id)) val top3ProductsByCityRDD = areaProductBasicRDD .groupByKey // 按城市进行分组 .mapValues(_.toList.distinct.sorted.takeRight(3)) // 打印输出 top3ProductsByCityRDD.collect.foreach { case (city, products) => println(s"Top 3 products for city $city: ${products.mkString(", ")}") } sc.stop() } }这段代码怎么改将数据持久化到MySQL

要将数据持久化到MySQL，可以按照以下步骤进行修改： 1. 导入相关依赖包，包括MySQL JDBC驱动、Spark SQL的依赖等。 scala import java.sql.DriverManager import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession} ...

解释这段代码：scala> val lines = sc.textFile("/usr/local/spark/mycode/exercise/bloginfo.txt") scala> val totalFansNum = lines.map(line => line.split("\t")(1)).map(id => (id, 1)).reduceByKey(_ + _) scala> totalFansNum.collect()

这段代码是使用Scala编写的Spark程序，用于统计一个博客的所有粉丝数量。 首先，使用sc.textFile()方法读取一个文本文件/usr/local/spark/mycode/exercise/bloginfo.txt中的内容，并将每一行作为RDD中的一个...

import org.apache.flink.api.scala._import java.nio.file.Pathsobject SumCount { def main(args: Array[String]): Unit = { // 第1步：建立执行环境 val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // 第2步：创建数据源 val filePath = Paths.get("path/to/file.txt") val data = env.readTextFile(filePath.toString) .map { line => val Array(className, scoreStr) = line.split(",") (className, scoreStr.toInt) } // 第3步：对数据集指定转换操作 val counts = data .groupBy(0) .sum(1) // 第4步：输出结果 counts.print() }} 代码报错

这段代码的错误可能是因为没有正确导入 Flink 的 ExecutionEnvironment 类。你需要在文件开头添加以下导入语句： scala import org.apache.flink.api.scala.ExecutionEnvironment 另外，你需要将 filePath...

[ERROR] /usr/local/hadoop/books/flinkapp_2/src/main/scala/WordCount.scala:16: error: value _1 is not a member of org.apache.flink.api.scala.DataSet[(Double, Double, Int)] [ERROR] val avg = maxMinAvg._1 / maxMinAvg._3 [ERROR] ^ [ERROR] /usr/local/hadoop/books/flinkapp_2/src/main/scala/WordCount.scala:16: error: value _3 is not a member of org.apache.flink.api.scala.DataSet[(Double, Double, Int)] [ERROR] val avg = maxMinAvg._1 / maxMinAvg._3 [ERROR] ^ [ERROR] /usr/local/hadoop/books/flinkapp_2/src/main/scala/WordCount.scala:17: error: value _1 is not a member of org.apache.flink.api.scala.DataSet[(Double, Double, Int)] [ERROR] println("Max: " + maxMinAvg._1) [ERROR] ^ [ERROR] /usr/local/hadoop/books/flinkapp_2/src/main/scala/WordCount.scala:18: error: value _2 is not a member of org.apache.flink.api.scala.DataSet[(Double, Double, Int)] [ERROR] println("Min: " + maxMinAvg._2)

这段代码中的错误提示是“value _1 is not a member of org.apache.flink.api.scala.DataSet[(Double, Double, Int)]”、“value _3 is not a member of org.apache.flink.api.scala.DataSet[(Double, Double, Int)]...

import org.apache.flink.api.scala.ExecutionEnvironment import org.apache.flink.api.scala._ import java.nio.file.Pathsobject SumCount { def main(args: Array[String]): Unit = { // 第1步：建立执行环境 val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // 第2步：创建数据源 val filePath = Paths.get("path/to/file.txt") val data = env.readTextFile(filePath.toString) .map { line => val Array(className, scoreStr) = line.split(",") (className, scoreStr.toInt) } // 第3步：对数据集指定转换操作 val counts = data .groupBy(0) .sum(1) // 第4步：输出结果 counts.print() }} 代码报错

根据你提供的代码，我看到可能有两个问题： 1. 缺少 Flink 库的依赖。你需要在项目的 pom.xml 文件中添加以下依赖： xml <groupId>org.apache.flink <artifactId>flink-scala_2.11 <version>1.13.0 2...

解释一下：def transform(input :Data[DataFrame]):Data[DataFrame] = { val df :ObjerctRef[DataFrame] = ObjectRef.create(input.get())

这段代码是一个Scala函数，输入参数为Data类型的DataFrame，返回值也是Data类型的DataFrame。 函数内部首先创建了一个ObjectRef类型的df对象，并将输入参数中的DataFrame对象赋值给它。 ObjectRef是一个Scala类，...

解释以下代码：params.foreach(param=>{ val setMethod=ru.typeOf[T].decl(ru.TermName(param._1+"_")).asMethod val fun = param._2._1 match { case "String"=>()=>HBaseResultHelper.getString(result,param._2._2)

这段代码是一个Scala代码片段，它使用了匿名函数和模式匹配来处理参数列表 params 中的每个元素。让我逐步解释代码的含义： 1. params.foreach(param=>{...})：这是一个foreach循环，用于遍历 params 列表...

def getCons (dateTime: DateTime = null) ={ val tableName = DW + Cons.READ_TABLE_NAME sparkSession.catalog.refreshTable(tablename) val cConsRDD = sql(s"select * from ${tableName} ") .as[Cons] .rdd if(dateTime == null) cConsRDD else cConsRDD .filter(x => TimeUtils.filterLastInsert(dateTime,x.lastInsertDate)) }

这是一个Scala函数，用于从指定的表中获取Cons对象的RDD（分布式数据集）。函数接受一个可选的dateTime参数，用于过滤最后插入日期在指定日期之后的Cons对象。 首先，函数使用传入的dateTime参数和默认值null来确定...

scala代码 val rdd = sc.makeRDD(List(1,2,3,4,1,2,3,4)) val rdd1 = rdd.map(      number => {       (number, null)     }   ) rdd1.reduceByKey((x,_)=>x).map(_._1).collect().foreach(println)

这段 Scala 代码的作用是将一个包含重复元素的 RDD 转换成一个不包含重复元素的 RDD，并输出结果。具体实现步骤如下： 1. 创建一个包含重复元素的 RDD，元素分别为 1、2、3、4、1、2、3、4。 2. 对 RDD 中的每个...

以下代码转换为python %scala import org.apache.spark.sql.delta.DeltaTable import io.delta.tables._ val deltaTable = DeltaTable.forPath("dbfs:/mnt/odp01/sbd/trade_all") val liveTable = DeltaTable.stream("dbfs:/mnt/odp01/sbd/trade_all") .onEvents("operation = 'MERGE'") ## 只处理MERGE操作 .forEachEvent("SELECT channelCode, count(0) AS js_num FROM delta.dbfs:/mnt/odp01/sbd/trade_all GROUP BY channelCode")

以下是将 Scala 代码转换为 Python 代码后的结果： python from delta.tables import * from pyspark.sql.functions import count deltaTable = DeltaTable.forPath(spark, "dbfs:/mnt/odp01/sbd/trade_all") ...

data_df.select(data_df("written_by"),data_df("imdb_rating").cast("float")) print(writer_df.show()) val writer_avgdata = writer_df.groupBy("written_by"). mean("imdb_rating").orderBy($"avg(imdb_rating)".desc).toDF()

这段代码的作用是选取DataFrame对象中的written_by和imdb_rating列，并将imdb_rating列的数据类型转换为float类型，然后按照written_by列进行分组，计算imdb_rating列的平均值，并按照平均值进行降序排序，最后将...

val driver = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://10.1.1.41:19030/ods_yuqing", "root", "root") val statement = driver.createStatement() val buffer = new StringBuilder() buffer.append("insert into " + "ods_quanguo_source_list" + " VALUES ") for (elem <- h) { val id = elem.id val url = elem.url val title = elem.title.replaceAll("'", "‘") val author = elem.author.replaceAll("'", "‘") val pub_time = elem.pub_time val source_name = elem.source_name val create_time = elem.create_time var sql = "('" + id + "','" + title + "','" + url + "','" + author + "','" + source_name + "','" + pub_time + "','" + create_time + "')," buffer.append(sql) } var sql = buffer.toString() sql = sql.substring(0, sql.length - 1) // println(sql) statement.execute(sql) statement.close() h

上述代码片段是使用 Scala 编写的，用于将数据插入到 MySQL 数据库表中。代码的执行流程如下： 1. 使用 DriverManager.getConnection() 方法建立与 MySQL 数据库的连接，需要传入数据库的连接 URL、用户名和密码...
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