pyspark在spark上运行python

时间: 2023-04-25 08:00:43 浏览: 124
Pyspark是Spark的Python API，它允许开发人员使用Python编写Spark应用程序。Pyspark提供了Python编程语言的所有功能，包括Python的标准库和第三方库。使用Pyspark，开发人员可以利用Spark的分布式计算能力，处理大规模数据集。Pyspark可以在Spark集群上运行Python代码，通过Python API访问Spark的分布式计算引擎。
相关问题

在hadoop yarn上运行pyspark

在Hadoop YARN上运行PySpark，需要按照以下步骤操作： 1. 安装Hadoop和Spark，并配置好环境变量。 2. 在Hadoop集群上启动YARN服务。 3. 在Spark的conf目录下，创建一个新的spark-defaults.conf文件，并添加以下配置： ``` spark.master yarn spark.submit.deployMode client spark.driver.memory 1g spark.executor.memory 1g spark.executor.instances 2 spark.yarn.appMasterEnv.PYSPARK_PYTHON /usr/bin/python3 ``` 其中，`spark.master`设置为`yarn`，表示使用YARN作为Spark的资源管理器；`spark.submit.deployMode`设置为`client`，表示在客户端模式下提交应用程序；`spark.driver.memory`和`spark.executor.memory`分别设置为1g，表示每个Driver和Executor的内存大小；`spark.executor.instances`设置为2，表示启动2个Executor；`spark.yarn.appMasterEnv.PYSPARK_PYTHON`设置为`/usr/bin/python3`，表示使用Python3作为PySpark的解释器。 4. 在PySpark脚本中，添加以下代码： ``` from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("PySparkExample").getOrCreate() # 在这里编写PySpark代码 spark.stop() ``` 其中，`SparkSession`用于创建Spark应用程序的入口点；`appName`设置应用程序的名称；`getOrCreate`方法用于获取现有的SparkSession或创建一个新的SparkSession。 5. 在命令行中，使用以下命令提交PySpark应用程序： ``` spark-submit --master yarn --deploy-mode client --py-files <path-to-py-files> <path-to-pyspark-script> ``` 其中，`--master`设置为`yarn`，表示使用YARN作为Spark的资源管理器；`--deploy-mode`设置为`client`，表示在客户端模式下提交应用程序；`--py-files`指定需要上传到集群的Python文件；`<path-to-pyspark-script>`指定PySpark脚本的路径。 6. 提交应用程序后，可以在YARN的Web界面上查看应用程序的运行情况。

--conf spark.pyspark.python

这个命令是用来设置 PySpark 所使用的 Python 解释器路径。可以通过这个命令来指定使用哪个 Python 版本来运行 PySpark 应用程序。例如，如果你的系统上有多个 Python 版本，你可以使用这个命令来指定使用其中的一个版本来运行 PySpark 应用程序。命令格式为：--conf spark.pyspark.python=/path/to/python。其中，/path/to/python 是 Python 解释器的路径。

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在虚拟机安装spark python

好的，下面是在虚拟机上安装 Spark Python 的步骤： 1. 首先，需要在虚拟机上安装 Java 8 或者更高版本。可以使用以下命令来检查 Java 是否已经安装： java -version 2. 如果没有安装 Java，可以使用以下命令在 Ubuntu 上安装 OpenJDK 8： sudo apt-get update sudo apt-get install openjdk-8-jdk 3. 下载 Spark 安装包，可以在 Spark 官方网站上下载最新版本。例如，可以使用以下命令下载 Spark 3.1.1： wget https://downloads.apache.org/spark/spark-3.1.1/spark-3.1.1-bin-hadoop3.2.tgz 4. 解压 Spark 安装包： tar -xzf spark-3.1.1-bin-hadoop3.2.tgz 5. 设置环境变量，将 Spark 添加到 PATH 中，可以使用以下命令将 Spark 添加到 PATH 中： export SPARK_HOME=/path/to/spark-3.1.1-bin-hadoop3.2 export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin 6. 安装 PySpark，可以使用以下命令安装 PySpark： pip install pyspark 7. 安装 findspark，可以使用以下命令安装 findspark： pip install findspark 安装完成后，可以使用 PySpark 进行 Python 编程，并且可以在 Spark 上运行 Python 程序。

如何在pyspark中运行py文件

在 PySpark 中运行 Py 文件需要使用 spark-submit 工具。以下是一个简单的示例： 假设我们有一个名为 my_script.py 的 Python 文件，我们希望在 PySpark 中运行它。请按照以下步骤操作： 1. 启动 PySpark 在终端中输入以下命令来启动 PySpark： pyspark 2. 将 Py 文件上传到 Hadoop HDFS 将 my_script.py 文件上传到 Hadoop HDFS。例如，可以使用以下命令将文件上传到 Hadoop HDFS： hdfs dfs -put /path/to/my_script.py /user/hadoop/ 3. 使用 spark-submit 运行 Py 文件 在终端中，使用以下命令运行 Py 文件： spark-submit --master yarn /user/hadoop/my_script.py 完成后，Py 文件将在集群上运行，并且您将看到 PySpark 日志输出。

python实现spark开发_python本地开发spark

要在本地使用Python开发Spark应用程序，需要先安装Spark和PySpark。下面是一些简单的步骤： 1. 首先，安装Java和Scala。Spark是用Java编写的，而Scala是Spark的主要编程语言。你可以在官方网站上下载Java和Scala。 2. 下载Spark并将其解压缩到本地文件夹中。可以从Spark官方网站上下载最新版本的Spark。 3. 下载Python并安装必要的库。Spark使用Python编写的PySpark库与Python交互。确保安装了必要的库，如numpy和pandas。 4. 设置SPARK_HOME环境变量。将SPARK_HOME环境变量设置为Spark文件夹的路径。 5. 启动PySpark。运行以下命令以启动PySpark： $SPARK_HOME/bin/pyspark 6. 编写你的Spark应用程序。使用PySpark编写Spark应用程序，可以使用Python来操作分布式数据集。可以在PySpark官方文档中找到有关如何编写Spark应用程序的更多信息。 7. 运行Spark应用程序。在PySpark shell中，使用以下命令运行Spark应用程序： spark-submit your_app.py 其中，your_app.py是你的Spark应用程序的文件名。 这些是在本地使用Python开发Spark应用程序的高级步骤。但是，最好的选择是使用Spark集群来运行Spark应用程序，以获得更好的性能和可伸缩性。

spark和pyspark安装使用条件

Spark 是一个开源的大数据处理框架，而 PySpark 则是 Spark 的 Python API。要安装和使用 Spark 和 PySpark，你需要满足以下条件： 1. Java 环境：Spark 是用 Java 编写的，所以需要安装 Java 运行时环境 (JRE) 或 Java 开发工具包 (JDK)。推荐安装 JDK，因为它还包含了 JRE。 2. Python 环境：PySpark 是 Spark 的 Python API，所以需要安装 Python。推荐安装 Python 3.x 版本。 3. Spark 安装包：从 Spark 官方网站 (https://spark.apache.org/downloads.html) 下载适合你系统的 Spark 安装包。选择预编译的版本，可以根据你的需求选择不同的版本和选项。 4. Hadoop 可选：如果你打算在分布式环境中使用 Spark，可以选择安装 Hadoop。Hadoop 是一个用于处理大规模数据集的分布式计算框架，Spark 可以与 Hadoop 集成以实现分布式数据处理。 安装完成后，你可以按照以下步骤使用 Spark 和 PySpark： 1. 解压安装包：将下载的 Spark 安装包解压到你选择的目录。 2. 设置环境变量：将 Spark 的 bin 目录路径添加到系统的 PATH 环境变量中。 3. 启动 Spark：在终端或命令行中输入 spark-shell (Scala) 或 pyspark (Python) 命令，启动 Spark 或 PySpark。 4. 使用 Spark 和 PySpark：通过编写 Spark 应用程序或在 PySpark 中编写 Python 代码，利用 Spark 提供的丰富功能进行大数据处理和分析。 注意事项： - 在使用 PySpark 时，可以使用 Python 的第三方库来增强功能，如 NumPy、Pandas 等。 - 根据你的需求和环境配置，可能需要进行一些额外的设置和调整。请参考 Spark 官方文档和用户指南以获取更多详细信息。 希望以上信息对你有帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

pyspark入门 | spark-submit 提交pyspark任务

Pyspark是Spark的Python API，可以用Python编写Spark应用程序。要使用Pyspark，需要安装Spark并设置环境变量。Spark-submit是一个命令行工具，用于提交Spark应用程序。要提交Pyspark任务，需要使用spark-submit命令，并指定Python文件的路径和其他参数。例如，要提交名为my_pyspark.py的Pyspark任务，可以使用以下命令： spark-submit my_pyspark.py --master yarn --deploy-mode client 其中，--master指定Spark集群的主节点地址，--deploy-mode指定应用程序的部署模式。在这个例子中，应用程序将在YARN集群上运行，并以客户端模式部署。

spark python如何使用

使用Spark Python需要以下步骤： 1. 安装Spark：首先需要安装Java和Spark。Spark可以从官方网站上下载并安装。 2. 安装Python：在使用Spark Python之前，需要安装Python。建议使用Python 3.x版本。 3. 安装PySpark：在Python中使用Spark需要安装PySpark模块。可以使用pip命令来安装PySpark。 4. 启动Spark：在使用Spark Python之前，需要启动Spark。可以在终端中运行以下命令：$SPARK_HOME/bin/pyspark。其中，$SPARK_HOME是Spark的安装路径。 5. 编写Spark Python程序：在启动Spark之后，可以使用Python编写Spark程序。可以使用RDD、DataFrame和DataSet等API来操作数据。 6. 运行Spark Python程序：编写完成Spark Python程序后，可以在终端中运行以下命令来运行程序：$SPARK_HOME/bin/spark-submit 。其中，是编写的Python文件名。 7. 查看结果：Spark Python程序运行完成后，可以查看输出结果。可以在终端中查看输出结果，也可以将结果保存到文件中。

pyspark系列1-spark概述

Spark是一个开源的分布式计算框架，可以处理大规模数据集并提供高效的数据处理能力。Spark的核心是基于内存的计算，可以比Hadoop MapReduce更快地处理数据。Spark提供了多种编程语言接口，包括Scala、Java、Python和R等，其中Python接口被称为PySpark。PySpark可以通过Python编写Spark应用程序，使用Spark的分布式计算能力来处理大规模数据集。PySpark提供了许多高级API，如DataFrame和SQL查询，使得数据处理更加简单和高效。Spark还支持许多数据源，如HDFS、Cassandra、HBase和Amazon S3等，可以轻松地与其他数据存储系统集成。Spark的生态系统也非常丰富，包括Spark Streaming、Spark SQL、MLlib和GraphX等，可以满足不同的数据处理需求。

python 中pyspark安装

在 Python 中使用 PySpark，需要先安装 Apache Spark 和 PySpark。以下是在 Windows 上安装 PySpark 的步骤： 1. 下载 Apache Spark 首先到官网下载 Apache Spark（https://spark.apache.org/downloads.html），选择一个版本并下载。 2. 安装 Java Apache Spark 运行需要 Java 环境，所以需要先安装 Java。可以在 Java 官网（https://www.java.com/en/download/）下载并安装 Java。 3. 配置环境变量 将 Spark 安装目录下的 bin 文件夹路径添加到系统环境变量 PATH 中。例如，如果 Spark 安装在 C:\spark 目录下，则应将 C:\spark\bin 添加到 PATH 中。 4. 安装 PySpark 使用 pip 命令安装 PySpark： pip install pyspark 5. 验证 PySpark 安装 打开 Python 终端并输入以下代码，如果没有报错则说明 PySpark 安装成功： from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("test").getOrCreate() df = spark.read.text("README.md") df.show() 以上是在 Windows 上安装 PySpark 的步骤，其他操作系统安装步骤类似。

Pycharm(Linux系统)配置Python Spark（导入pyspark）

以下是在Linux系统上配置Pycharm中使用Python Spark的步骤： 1. 安装Java和Spark：首先需要安装Java和Spark。如果您已经安装了它们，请跳过此步骤。如果没有安装，请执行以下命令： sudo apt-get update sudo apt-get install openjdk-8-jdk wget https://downloads.apache.org/spark/spark-3.1.1/spark-3.1.1-bin-hadoop3.2.tgz tar -xvf spark-3.1.1-bin-hadoop3.2.tgz 2. 配置环境变量：为了在Pycharm中使用Spark，需要将Spark的路径添加到您的环境变量中。在终端中运行以下命令： export SPARK_HOME=/path/to/spark export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH 其中，/path/to/spark 是Spark的安装路径。如果您的Spark位于/usr/local/spark，则可以使用以下命令： export SPARK_HOME=/usr/local/spark export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH 为了方便，您可以将这些命令添加到您的.bashrc文件中。 3. 安装PySpark：在Pycharm中使用Spark需要安装PySpark。您可以使用以下命令安装： pip install pyspark 4. 配置Pycharm：打开Pycharm并创建一个新项目。在项目设置中，选择Python解释器并确保已选择正确的Python版本。然后，单击“添加”按钮并添加以下行： PYSPARK_PYTHON=/usr/bin/python3 PYSPARK_DRIVER_PYTHON=python3 然后，单击“环境变量”选项卡并添加以下行： SPARK_HOME=/path/to/spark 其中，/path/to/spark 是Spark的安装路径。如果您的Spark位于/usr/local/spark，则可以使用以下行： SPARK_HOME=/usr/local/spark 5. 导入pyspark：在Pycharm中导入pyspark非常简单。只需在项目中创建一个Python文件并添加以下代码： from pyspark import SparkContext sc = SparkContext("local", "First App") 这将创建一个本地Spark上下文并打印出一条消息。您可以运行此代码以确保一切正常。 希望这些步骤能够帮助您在Linux系统上配置Pycharm中使用Python Spark。

python Spark教程

### 回答1： 好的，以下是一个简单的Python Spark教程： Spark是一个快速的、通用的分布式计算系统，可以用于大规模数据处理。它使用内存计算，可以比Hadoop MapReduce更快地处理数据。 首先，你需要安装Spark和Python。安装过程可以参考官方文档。 接下来，你可以使用PySpark来在Python中使用Spark。PySpark是Spark的Python API，可以在Python中使用Spark。 首先，你需要导入SparkContext： python from pyspark import SparkContext sc = SparkContext("local", "MyApp") local参数表示在本地模式下运行Spark，MyApp是应用程序的名称。 接着，你可以创建一个RDD（弹性分布式数据集），并进行一些操作： python data = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5]) result = data.map(lambda x: x * 2).collect() print(result) 这里我们使用parallelize方法创建一个包含数字1到5的RDD，然后使用map方法将RDD中的每个元素都乘以2，最后使用collect方法将结果收集到本地并打印出来。 以上就是一个简单的Python Spark教程，希望对你有所帮助。如果你想深入学习Spark，可以参考官方文档和其他教程。 ### 回答2： Python Spark教程是一个帮助学习者理解和掌握Python在Spark框架下的编程和数据处理技巧的教程。 Python是一种简单易学的编程语言，而Spark是一个功能强大的大数据处理框架。通过Python Spark教程，学习者将学习如何使用Python编写Spark应用程序，利用Spark提供的分布式计算能力高效地处理和分析大规模数据。 Python Spark教程的内容主要包括以下几个方面： 1. Spark基础知识：学习Spark的基本概念和特性，了解Spark的架构和关键组件，熟悉Spark的运行模式和编程模型。 2. Spark编程：学习如何使用Python编写Spark应用程序，包括如何加载和保存数据，如何创建和操作RDD（弹性分布式数据集），如何使用Spark提供的各种转换和操作函数进行数据处理和分析。 3. Spark SQL：学习如何使用Spark SQL对结构化数据进行查询和分析，包括如何使用Spark SQL的API进行数据的读取和写入，如何使用SQL语句对数据进行查询和聚合。 4. Spark Streaming：学习如何使用Spark Streaming对实时数据进行处理和分析，包括如何使用Spark Streaming的API进行数据的输入和输出，如何使用常见的窗口操作和转换函数进行实时数据处理。 通过Python Spark教程的学习，学习者将能够掌握使用Python和Spark进行大数据处理和分析的能力，能够利用Spark的分布式计算能力高效地处理大规模数据，从而为企业提供有价值的数据洞察和决策支持。 ### 回答3： Python Spark教程是一个通过使用Python编程语言来学习和使用Spark框架的教程。Spark是一个可扩展的大数据处理框架，提供了快速、灵活和易于使用的数据处理功能。 Python作为一种流行的编程语言，具有简单易学的特点，因此非常适合作为Spark框架的编程语言。Python Spark教程将帮助我们掌握使用Python和Spark进行大数据处理的技能。 在Python Spark教程中，我们将学习如何使用Python编写Spark应用程序。首先，我们需要安装和配置Spark环境，确保可以在本地或集群上运行Spark应用程序。然后，我们将学习Spark的基本概念和架构，了解RDD（弹性分布式数据集）以及它们的操作方法。 接下来，我们将学习如何使用Python编程语言来编写Spark应用程序。我们将学习如何使用Python的RDD API来进行数据转换和操作，如map、filter、reduce等操作。我们还将学习如何使用Spark SQL来处理结构化数据，如表格和数据框。 在Python Spark教程中，还将介绍Spark Streaming，这是Spark框架的一个特性，用于实时处理大规模数据流。我们将学习如何使用Python编写Spark Streaming应用程序，处理实时数据流并进行相应的转换和分析。 此外，Python Spark教程还将介绍一些高级主题，如Spark的机器学习库MLlib和图处理库GraphX，以及如何在Python中使用它们进行数据分析和机器学习。 综上所述，Python Spark教程将帮助我们掌握使用Python和Spark进行大数据处理的技能，从而在大数据处理领域取得更好的成果。

python 如何操作 spark

Python 可以使用 PySpark 操作 Spark，PySpark 是 Spark 的 Python API，它提供了 Spark 的所有功能和特性。使用 PySpark 可以通过编写 Python 代码来操作 Spark 的分布式计算集群。以下是一些基本的操作： 1. 安装 PySpark：可以通过 pip 安装 PySpark：pip install pyspark 2. 创建 SparkContext：在使用 PySpark 之前，需要先创建一个 SparkContext 对象。SparkContext 对象是连接 Spark 集群的入口。可以使用以下代码创建 SparkContext： python from pyspark import SparkContext sc = SparkContext("local", "PySpark Example") 这里，“local”表示在本地运行，也可以指定连接到远程的 Spark 集群。 3. 创建 RDD：使用 PySpark 可以创建 RDD（Resilient Distributed Dataset），RDD 是 Spark 中的核心概念。可以使用以下代码创建 RDD： python data = [1, 2, 3, 4, 5] rdd = sc.parallelize(data) 这里将 Python 列表转换为 RDD。 4. 转换操作：使用 PySpark 可以对 RDD 进行各种转换操作，例如 map、filter、reduce 等等。以下是一个 map 操作的示例： python data = [1, 2, 3, 4, 5] rdd = sc.parallelize(data) result = rdd.map(lambda x: x * 2).collect() print(result) 这里使用 map 将 RDD 中的每个元素乘以 2。 5. 动作操作：在 PySpark 中，动作操作用于触发计算并返回结果。例如，collect、count、reduce 等等。以下是一个 count 操作的示例： python data = [1, 2, 3, 4, 5] rdd = sc.parallelize(data) result = rdd.count() print(result) 这里使用 count 返回 RDD 中的元素个数。 以上是 PySpark 的一些基本操作，还有很多高级操作可以使用，例如 Spark SQL、DataFrame、机器学习等等。可以参考官方文档和教程来学习更多内容。

anaconda不安装spark导入pyspark

您好，要在Anaconda中使用Spark，您需要先安装Spark并将其配置为环境变量。以下是安装和配置步骤： 1. 下载Spark安装包并解压缩 2. 将Spark路径添加到系统环境变量中。在Windows系统中，可以通过控制面板 -> 系统和安全 -> 系统 -> 高级系统设置 -> 环境变量来设置环境变量。在Linux或Mac系统中，可以将以下代码添加到.bashrc或.bash_profile文件中： export SPARK_HOME=/path/to/spark export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH 3. 安装pyspark包。可以在Anaconda prompt中使用以下命令安装： conda install -c conda-forge pyspark 4. 在Python代码中导入pyspark包并创建SparkContext对象，如下所示： from pyspark import SparkContext sc = SparkContext("local", "First App") 注意：这里的“local”参数表示使用本地模式运行Spark，如果您要使用集群模式，则需要更改该参数。 希望这可以帮助您成功导入pyspark。

使用jupyter notebook编写spark程序，运行在yarn上；

1. 安装Jupyter Notebook 首先需要安装Jupyter Notebook，可以使用以下命令安装： pip install jupyter 2. 安装PySpark 然后需要安装PySpark，可以使用以下命令安装： pip install pyspark 3. 配置环境变量 在使用PySpark前，需要配置环境变量，将Spark的bin目录添加到PATH中。例如： export PATH=$PATH:/path/to/spark/bin 4. 启动Jupyter Notebook 使用以下命令启动Jupyter Notebook： jupyter notebook 5. 创建PySpark Notebook 在浏览器中打开Jupyter Notebook，点击右上角的“New”按钮，选择“Python 3”或“PySpark”即可创建一个新的Notebook。 6. 编写PySpark程序 在Notebook中，可以使用PySpark API来编写Spark程序。例如： from pyspark import SparkContext sc = SparkContext(appName="MyApp") rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5]) sum = rdd.reduce(lambda x, y: x + y) print(sum) 7. 运行PySpark程序 在Notebook中，可以直接运行PySpark程序。点击“Run”按钮即可运行程序，并在Notebook中输出结果。 8. 配置运行环境 如果需要将PySpark程序运行在YARN上，需要配置运行环境。可以在Notebook中使用以下代码： from pyspark import SparkConf, SparkContext conf = SparkConf().setAppName("MyApp").setMaster("yarn") sc = SparkContext(conf=conf) rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5]) sum = rdd.reduce(lambda x, y: x + y) print(sum) 在运行程序前，需要先启动YARN集群。可以使用以下命令启动YARN： start-yarn.sh 然后就可以在Notebook中运行PySpark程序，并将程序提交到YARN集群上运行了。

python引入pyspark编写wordcount程序

以下是使用 PySpark 编写 WordCount 程序的示例代码： python from pyspark import SparkContext # 初始化 SparkContext sc = SparkContext("local", "WordCount App") # 读取输入文件 input_file = sc.textFile("input.txt") # 对文件进行单词拆分和计数 word_counts = input_file \ .flatMap(lambda line: line.split(" ")) \ .map(lambda word: (word, 1)) \ .reduceByKey(lambda a, b: a + b) # 将结果输出到文件 word_counts.saveAsTextFile("output") # 关闭 SparkContext sc.stop() 其中，SparkContext 是 Spark 应用程序的入口点，用于初始化 Spark 的运行环境。textFile 方法用于读取输入文件，将其转换为 RDD（弹性分布式数据集）。flatMap 方法用于对每行文本进行单词拆分，并将结果展平为一个长列表。map 方法用于将每个单词映射为一个键值对，其中键为单词本身，值为 1。reduceByKey 方法用于对相同键的值进行累加操作。最后，saveAsTextFile 方法用于将结果输出到指定路径的文件中。

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以下是在Mac上安装Redis的步骤： 1. 打开终端并输入以下命令以安装Homebrew： ```shell /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)" ``` 2. 安装Redis： ```shell brew install redis ``` 3. 启动Redis服务： ```shell brew services start redis ``` 4. 验证Redis是否已成功安装并正在运行： ```shell redis-cli ping

计算机应用基础Excel题库--.doc

计算机应用根底Excel题库 一.填空 1.Excel工作表的行坐标范围是〔 〕。 2.对数据清单中的数据进行排序时，可按某一字段进行排序，也可按多个字段进行排序 ，在按多个字段进行排序时称为〔 〕。 3.对数据清单中的数据进行排序时，对每一个字段还可以指定〔 〕。 4.Excel97共提供了3类运算符，即算术运算符.〔 〕 和字符运算符。 5.在Excel中有3种地址引用，即相对地址引用.绝对地址引用和混合地址引用。在公式. 函数.区域的指定及单元格的指定中，最常用的一种地址引用是〔 〕。 6.在Excel 工作表中，在某单元格的编辑区输入"〔20〕〞，单元格内将显示( ) 7.在Excel中用来计算平均值的函数是( )。 8.Excel中单元格中的文字是( 〕对齐，数字是( )对齐。 9.Excel2021工作表中，日期型数据"2008年12月21日"的正确输入形式是( )。 10.Excel中，文件的扩展名是( )。 11.在Excel工作表的单元格E5中有公式"=E3+$E$2"，将其复制到F5，那么F5单元格中的 公式为( )。 12.在Excel中，可按需拆分窗口，一张工作表最多拆分为 ( )个窗口。 13.Excel中，单元格的引用包括绝对引用和( ) 引用。 中，函数可以使用预先定义好的语法对数据进行计算，一个函数包括两个局部，〔 〕和( )。 15.在Excel中，每一张工作表中共有( )〔行〕×256〔列〕个单元格。 16.在Excel工作表的某单元格内输入数字字符串"3997"，正确的输入方式是〔 〕。 17.在Excel工作薄中，sheet1工作表第6行第F列单元格应表示为( )。 18.在Excel工作表中，单元格区域C3:E4所包含的单元格个数是( )。 19.如果单元格F5中输入的是=$D5,将其复制到D6中去,那么D6中的内容是〔 〕。 Excel中，每一张工作表中共有65536〔行〕×〔 〕〔列〕个单元格。 21.在Excel工作表中，单元格区域D2:E4所包含的单元格个数是( )。 22.Excel在默认情况下，单元格中的文本靠( )对齐，数字靠( )对齐。 23.修改公式时，选择要修改的单元格后，按( )键将其删除，然后再输入正确的公式内容即可完成修改。 24.( )是Excel中预定义的公式。函数 25.数据的筛选有两种方式：( )和〔 〕。 26.在创立分类汇总之前，应先对要分类汇总的数据进行( )。 27.某一单元格中公式表示为$A2，这属于( )引用。 28.Excel中的精确调整单元格行高可以通过〔 〕中的"行〞命令来完成调整。 29.在Excel工作簿中，同时选择多个相邻的工作表，可以在按住( )键的同时，依次单击各个工作表的标签。 30.在Excel中有3种地址引用，即相对地址引用、绝对地址引用和混合地址引用。在公式 、函数、区域的指定及单元格的指定中，最常用的一种地址引用是〔 〕。 31.对数据清单中的数据进行排序时，可按某一字段进行排序，也可按多个字段进行排序 ，在按多个字段进行排序时称为〔 〕。多重排序 32.Excel工作表的行坐标范围是( 〕。1-65536 二.单项选择题 1.Excel工作表中，最多有〔〕列。B A.65536 B.256 C.254 D.128 2.在单元格中输入数字字符串100083〔邮政编码〕时，应输入〔〕。C A.100083 B."100083〞 C. 100083 　 D.'100083 3.把单元格指针移到AZ1000的最简单方法是〔〕。C A.拖动滚动条 B.按+〈AZ1000〉键 C.在名称框输入AZ1000，并按回车键 D.先用+〈 〉键移到AZ列，再用+〈 〉键移到1000行 4.用〔〕，使该单元格显示0.3。D A.6/20 C.="6/20〞 B. "6/20〞 D.="6/20〞 5.一个Excel工作簿文件在第一次存盘时不必键入扩展名，Excel自动以〔B〕作为其扩展 名。 A. .WK1 B. .XLS C. .XCL D. .DOC 6.在Excel中，使用公式输入数据，一般在公式前需要加〔〕A A.= B.单引号 C.＄ D.任意符号 7.在公式中输入"=＄C1+E＄1〞是〔〕C A.相对引用 B.绝对引用 C.混合引用 D.任意引用 8.以下序列中，不能直接利用自动填充快速输入的是〔 〕B A.星期一.星期二.星期三 .…… B.第一类.第二类.第三类.…… C.甲.乙.丙.…… D.Mon.Tue.Wed.…… 9.工作表中K16单元格中为公式"=F6×＄D＄4〞，在第3行处插入一行，那么插入后K7单元 格中的公式为〔 〕A A.=F7*＄D＄5 B.=F7*＄D＄4 C

基于PC机资源的分布式计算系统中相干任务求解方法及其优势

© 2014 Anatoly Kalyaev，Iakov Korovin.出版社：Elsevier B.V.由美国应用科学研究所负责选择和/或同行评审可在www.sciencedirect.com在线获取ScienceDirectAASRI Procedia 9（2014）131 - 1372014年AASRI电路与信号处理会议（CSP 2014）利用空闲PC机解决相干任务Anatoly Kalyaeva *，Iakov Korovina南方联邦大学多处理器计算系统科学研究所，2，塔甘罗格347922，俄罗斯摘要本文提出了一种基于PC机资源的分布式计算系统中相干任务求解的新方法。这些资源的参数是动态变化的，这使得它很难在分布式计算中的应用。该方法采用多智能体方法，通过智能体的主动控制，实现了分布式计算系统中个人计算机的有效利用，并通过智能体之间的交互，分散调度任务求解过程。为了解决每一个传入的连贯任务，系统的代理联合成社区，这使得它更容易调度和执行计算。该方法的主要优点是降低了分布式�

ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'daizong'@'localhost' (using password: NO) mac

这个错误提示表明您正在尝试使用用户名'daizong'在本地主机上连接到MySQL服务器，但是没有提供密码。这可能是因为您在连接字符串中没有指定密码，或者您提供的密码不正确。要解决此问题，您可以尝试以下几个步骤： 1. 确保您在连接字符串中提供了正确的密码。例如，如果您的密码是'password'，则您的连接字符串应该类似于以下内容： ``` mysql -u daizong -ppassword ``` 2. 如果您确定密码正确，但仍然无法连接，请尝试重置MySQL root用户的密码。您可以按照以下步骤操作： - 停止MySQL服务器 ```