第三阶段Spark

news2024/10/5 3:09:09

Spark和PySpark的介绍

PySpark的相关设置

安装PySpark库

pip install pyspark
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyspark

构建PySpark执行环境入口对象

# 导包
from pyspark import SparkConf, SparkContext

# 创建SparkConf类对象
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark_app")
"""
上面这句等价于:
conf = SparkConf()
conf.setMaster("local[*]")
conf.setAppName("test_spark_app")
"""

# 基于SparkConf类对象创建SparkContext类对象
sc = SparkContext(conf=conf)

# 打印pyspark的运行版本
print(sc.version)

# 停止SparkContext类对象的运行（停止pyspark程序）
sc.stop()

PySpark的编程模型

RDD对象

将容器转化为RDD对象

from pyspark import SparkConf, SparkContext

conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark_app")
sc = SparkContext(conf=conf)

rdd1 = sc.parallelize([1,2,3,4,5])
rdd2 = sc.parallelize("12345")
rdd3 = sc.parallelize((1,2,3,4,5))
rdd4 = sc.parallelize({1,2,3,4,5})
rdd5 = sc.parallelize({"name":1,"age":2})

print(rdd1.collect())
print(rdd2.collect())
print(rdd3.collect())
print(rdd4.collect())
print(rdd5.collect())


[1, 2, 3, 4, 5]
['1', '2', '3', '4', '5']
[1, 2, 3, 4, 5]
[1, 2, 3, 4, 5]
['name', 'age']

读取文件转RDD对象

from pyspark import SparkConf, SparkContext

conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark_app")
sc = SparkContext(conf=conf)

rdd = sc.textFile("C:/Users/18757/Desktop/pythontext/bill.txt") # 文件路径
print(rdd.collect())

['周杰轮，2022-01-01，100000,消费,正式', '周杰轮，2022-01-02，300000,消费,正式', '周杰轮，2022-01-03，100000,消费,测试', '林俊节，2022-01-01，300000,消费,正式', '林俊节，2022-01-02，100000,消费,正式', '林俊节，2022-01-03，100000,消费,测试', '林俊节，2022-01-02，100000,消费,正式']

RDD操作

map算子

from pyspark import SparkConf, SparkContext
# 导入python解释器的位置
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = r"D:\dev\python\python3.10.4\python.exe"

conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark_app")
sc = SparkContext(conf=conf)

rdd = sc.parallelize([1,2,3,4,5])
# 通过map方法将全部数据都乘以10

def func(data):
    return data * 10
rdd2 = rdd.map(func).map(lambda x:x+1)

print(rdd2.collect())

[11, 21, 31, 41, 51]

  

flatmap算子

from pyspark import SparkConf,SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = r"D:\dev\python\python3.10.4\python.exe"
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark_app")
sc = SparkContext(conf=conf)

rdd = sc.parallelize(["itheima itcast 666", "itheima itheima itcast", "python itheima"])
def func(data):
    return data.split(" ")
# 需求：将RDD数据里面的一个个单词提取出来

rdd2 = rdd.map(func)
print(rdd2.collect())


[['itheima', 'itcast', '666'], ['itheima', 'itheima', 'itcast'], ['python', 'itheima']]
from pyspark import SparkConf,SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = r"D:\dev\python\python3.10.4\python.exe"
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark_app")
sc = SparkContext(conf=conf)

rdd = sc.parallelize(["itheima itcast 666", "itheima itheima itcast", "python itheima"])
def func(data):
    return data.split(" ")
# 需求：将RDD数据里面的一个个单词提取出来

rdd2 = rdd.flatMap(func)
print(rdd2.collect())


['itheima', 'itcast', '666', 'itheima', 'itheima', 'itcast', 'python', 'itheima']
reduceByKey算子

from pyspark import SparkConf,SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = r"D:\dev\python\python3.10.4\python.exe"
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("text_spark_app")
sc = SparkContext(conf=conf)

rdd = sc.parallelize([('a',1), ('a',1), ('b',1), ('b',1), ('b',1)])
result = rdd.reduceByKey(lambda a, b: a + b)
print(result.collect())
[('b', 3), ('a', 2)]
练习案例1

将以下文档中，各个单词出现的次数统计出来

from pyspark import SparkConf,SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = r"D:\dev\python\python3.10.4\python.exe"
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("text_spark_app")
sc = SparkContext(conf=conf)

rdd = sc.textFile(r"C:\Users\18757\Desktop\pythontext\3\hello.txt")
word_rdd = rdd.flatMap(lambda x:x.split(" "))
word_with_one_rdd = word_rdd.map(lambda x:(x,1))
result = word_with_one_rdd.reduceByKey(lambda a, b: a + b)

print(result.collect())
[('itcast', 4), ('python', 6), ('itheima', 7), ('spark', 4), ('pyspark', 3)]
Filter

from pyspark import SparkConf,SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = r"D:\dev\python\python3.10.4\python.exe"
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("text_spark_app")
sc = SparkContext(conf=conf)

rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])
result = rdd.filter(lambda x:x % 2 == 0)
print(result.collect())
[2, 4]

distinct算子

from pyspark import SparkConf,SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = r"D:\dev\python\python3.10.4\python.exe"
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("text_spark_app")
sc = SparkContext(conf=conf)

rdd = sc.parallelize([1, 1, 3, 3, 5, 5, 6, 6, 6])
rdd = rdd.distinct()
print(rdd.collect())
[1, 3, 5, 6]
sortBy方法

from pyspark import SparkConf,SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = r"D:\dev\python\python3.10.4\python.exe"
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("text_spark_app")
sc = SparkContext(conf=conf)

rdd = sc.textFile(r"C:\Users\18757\Desktop\pythontext\3\hello.txt")
word_rdd = rdd.flatMap(lambda x:x.split(" "))
word_with_one_rdd = word_rdd.map(lambda x:(x,1))
result = word_with_one_rdd.reduceByKey(lambda a, b: a + b).sortBy(lambda x:x[1],False,1)
print(result.collect())
综合案例

 

from pyspark import SparkConf,SparkContext
import json
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = r"D:\dev\python\python3.10.4\python.exe"
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("text_spark_app")
sc = SparkContext(conf=conf)

# 1 求各个城市销售额，并根据销售额排名
# 1.1 读取文件得到RDDD
file_rdd = sc.textFile(r"C:\Users\18757\Desktop\pythontext\3\orders.txt")
# 1.2 取出一个个JSON字符串
JSON_rdd = file_rdd.flatMap(lambda x:x.split("|"))
# ['{"id":1,"timestamp":"2019-05-08T01:03.00Z","category":"平板电脑","areaName":"北京","money":"1450"}', '{"id":2,"timestamp":"2019-05-08T01:01.00Z","category":"手机","areaName":"北京","money":"1450"}', '{"id":3,"timestamp":"2019-05-08T01:03.00Z","category":"手机","areaName":"北京","money":"8412"}', '{"id":4,"timestamp":"2019-05-08T05:01.00Z","category":"电脑","areaName":"上海","money":"1513"}', '{"id":5,"timestamp":"2019-05-08T01:03.00Z","category":"家电","areaName":"北京","money":"1550"}', '{"id":6,"timestamp":"2019-05-08T01:01.00Z","category":"电脑","areaName":"杭州","money":"1550"}', '{"id":7,"timestamp":"2019-05-08T01:03.00Z","category":"电脑","areaName":"北京","money":"5611"}', '{"id":8,"timestamp":"2019-05-08T03:01.00Z","category":"家电","areaName":"北京","money":"4410"}', '{"id":9,"timestamp":"2019-05-08T01:03.00Z","category":"家具","areaName":"郑州","money":"1120"}', '{"id":10,"timestamp":"2019-05-08T01:01.00Z","category":"家具","areaName":"北京","money":"6661"}', '{"id":11,"timestamp":"2019-05-08T05:03.00Z","category":"家具","areaName":"杭州","money":"1230"}', '{"id":12,"timestamp":"2019-05-08T01:01.00Z","category":"书籍","areaName":"北京","money":"5550"}', '{"id":13,"timestamp":"2019-05-08T01:03.00Z","category":"书籍","areaName":"北京","money":"5550"}', '{"id":14,"timestamp":"2019-05-08T01:01.00Z","category":"电脑","areaName":"北京","money":"1261"}', '{"id":15,"timestamp":"2019-05-08T03:03.00Z","category":"电脑","areaName":"杭州","money":"6660"}', '{"id":16,"timestamp":"2019-05-08T01:01.00Z","category":"电脑","areaName":"天津","money":"6660"}', '{"id":17,"timestamp":"2019-05-08T01:03.00Z","category":"书籍","areaName":"北京","money":"9000"}', '{"id":18,"timestamp":"2019-05-08T05:01.00Z","category":"书籍","areaName":"北京","money":"1230"}', '{"id":19,"timestamp":"2019-05-08T01:03.00Z","category":"电脑","areaName":"杭州","money":"5551"}', '{"id":20,"timestamp":"2019-05-08T01:01.00Z","category":"电脑","areaName":"北京","money":"2450"}', '{"id":21,"timestamp":"2019-05-08T01:03.00Z","category":"食品","areaName":"北京","money":"5520"}', '{"id":22,"timestamp":"2019-05-08T01:01.00Z","category":"食品","areaName":"北京","money":"6650"}', '{"id":23,"timestamp":"2019-05-08T01:03.00Z","category":"服饰","areaName":"杭州","money":"1240"}', '{"id":24,"timestamp":"2019-05-08T01:01.00Z","category":"食品","areaName":"天津","money":"5600"}', '{"id":25,"timestamp":"2019-05-08T01:03.00Z","category":"食品","areaName":"北京","money":"7801"}', '{"id":26,"timestamp":"2019-05-08T01:01.00Z","category":"服饰","areaName":"北京","money":"9000"}', '{"id":27,"timestamp":"2019-05-08T01:03.00Z","category":"服饰","areaName":"杭州","money":"5600"}', '{"id":28,"timestamp":"2019-05-08T01:01.00Z","category":"食品","areaName":"北京","money":"8000"}', '{"id":29,"timestamp":"2019-05-08T02:03.00Z","category":"服饰","areaName":"杭州","money":"7000"}']

# 1.3 将一个个JSON字符串转换为字典
file_dict = JSON_rdd.map(lambda x:json.loads(x))
# [{'id': 1, 'timestamp': '2019-05-08T01:03.00Z', 'category': '平板电脑', 'areaName': '北京', 'money': '1450'}, {'id': 2, 'timestamp': '2019-05-08T01:01.00Z', 'category': '手机', 'areaName': '北京', 'money': '1450'}, {'id': 3, 'timestamp': '2019-05-08T01:03.00Z', 'category': '手机', 'areaName': '北京', 'money': '8412'}, {'id': 4, 'timestamp': '2019-05-08T05:01.00Z', 'category': '电脑', 'areaName': '上海', 'money': '1513'}, {'id': 5, 'timestamp': '2019-05-08T01:03.00Z', 'category': '家电', 'areaName': '北京', 'money': '1550'}, {'id': 6, 'timestamp': '2019-05-08T01:01.00Z', 'category': '电脑', 'areaName': '杭州', 'money': '1550'}, {'id': 7, 'timestamp': '2019-05-08T01:03.00Z', 'category': '电脑', 'areaName': '北京', 'money': '5611'}, {'id': 8, 'timestamp': '2019-05-08T03:01.00Z', 'category': '家电', 'areaName': '北京', 'money': '4410'}, {'id': 9, 'timestamp': '2019-05-08T01:03.00Z', 'category': '家具', 'areaName': '郑州', 'money': '1120'}, {'id': 10, 'timestamp': '2019-05-08T01:01.00Z', 'category': '家具', 'areaName': '北京', 'money': '6661'}, {'id': 11, 'timestamp': '2019-05-08T05:03.00Z', 'category': '家具', 'areaName': '杭州', 'money': '1230'}, {'id': 12, 'timestamp': '2019-05-08T01:01.00Z', 'category': '书籍', 'areaName': '北京', 'money': '5550'}, {'id': 13, 'timestamp': '2019-05-08T01:03.00Z', 'category': '书籍', 'areaName': '北京', 'money': '5550'}, {'id': 14, 'timestamp': '2019-05-08T01:01.00Z', 'category': '电脑', 'areaName': '北京', 'money': '1261'}, {'id': 15, 'timestamp': '2019-05-08T03:03.00Z', 'category': '电脑', 'areaName': '杭州', 'money': '6660'}, {'id': 16, 'timestamp': '2019-05-08T01:01.00Z', 'category': '电脑', 'areaName': '天津', 'money': '6660'}, {'id': 17, 'timestamp': '2019-05-08T01:03.00Z', 'category': '书籍', 'areaName': '北京', 'money': '9000'}, {'id': 18, 'timestamp': '2019-05-08T05:01.00Z', 'category': '书籍', 'areaName': '北京', 'money': '1230'}, {'id': 19, 'timestamp': '2019-05-08T01:03.00Z', 'category': '电脑', 'areaName': '杭州', 'money': '5551'}, {'id': 20, 'timestamp': '2019-05-08T01:01.00Z', 'category': '电脑', 'areaName': '北京', 'money': '2450'}, {'id': 21, 'timestamp': '2019-05-08T01:03.00Z', 'category': '食品', 'areaName': '北京', 'money': '5520'}, {'id': 22, 'timestamp': '2019-05-08T01:01.00Z', 'category': '食品', 'areaName': '北京', 'money': '6650'}, {'id': 23, 'timestamp': '2019-05-08T01:03.00Z', 'category': '服饰', 'areaName': '杭州', 'money': '1240'}, {'id': 24, 'timestamp': '2019-05-08T01:01.00Z', 'category': '食品', 'areaName': '天津', 'money': '5600'}, {'id': 25, 'timestamp': '2019-05-08T01:03.00Z', 'category': '食品', 'areaName': '北京', 'money': '7801'}, {'id': 26, 'timestamp': '2019-05-08T01:01.00Z', 'category': '服饰', 'areaName': '北京', 'money': '9000'}, {'id': 27, 'timestamp': '2019-05-08T01:03.00Z', 'category': '服饰', 'areaName': '杭州', 'money': '5600'}, {'id': 28, 'timestamp': '2019-05-08T01:01.00Z', 'category': '食品', 'areaName': '北京', 'money': '8000'}, {'id': 29, 'timestamp': '2019-05-08T02:03.00Z', 'category': '服饰', 'areaName': '杭州', 'money': '7000'}]

# 1.4 取出城市和销售额
city_with_money = file_dict.map(lambda x: (x["areaName"],int(x["money"])))
# [('北京', 1450), ('北京', 1450), ('北京', 8412), ('上海', 1513), ('北京', 1550), ('杭州', 1550), ('北京', 5611), ('北京', 4410), ('郑州', 1120), ('北京', 6661), ('杭州', 1230), ('北京', 5550), ('北京', 5550), ('北京', 1261), ('杭州', 6660), ('天津', 6660), ('北京', 9000), ('北京', 1230), ('杭州', 5551), ('北京', 2450), ('北京', 5520), ('北京', 6650), ('杭州', 1240), ('天津', 5600), ('北京', 7801), ('北京', 9000), ('杭州', 5600), ('北京', 8000), ('杭州', 7000)]

# 1.5 分组聚合各个城市销售额，并根据销售额排名
city_with_money_result = city_with_money.reduceByKey(lambda a, b: a + b)
# [('杭州', 28831), ('天津', 12260), ('北京', 91556), ('上海', 1513), ('郑州', 1120)]
city_with_money_result = city_with_money_result.sortBy(lambda x:x[1],False,1)
print(city_with_money_result.collect())


# 2 全部城市，有哪些商品类别在售卖
city_with_category = file_dict.map(lambda x: (x["areaName"],x["category"]) )
# [('北京', '平板电脑'), ('北京', '手机'), ('北京', '手机'), ('上海', '电脑'), ('北京', '家电'), ('杭州', '电脑'), ('北京', '电脑'), ('北京', '家电'), ('郑州', '家具'), ('北京', '家具'), ('杭州', '家具'), ('北京', '书籍'), ('北京', '书籍'), ('北京', '电脑'), ('杭州', '电脑'), ('天津', '电脑'), ('北京', '书籍'), ('北京', '书籍'), ('杭州', '电脑'), ('北京', '电脑'), ('北京', '食品'), ('北京', '食品'), ('杭州', '服饰'), ('天津', '食品'), ('北京', '食品'), ('北京', '服饰'), ('杭州', '服饰'), ('北京', '食品'), ('杭州', '服饰')]
city_with_category = city_with_category.distinct(1)
def func(a, b):
    result = a + "、"
    result += b
    return result
city_with_category_result = city_with_category.reduceByKey(func)
# [('北京', '平板电脑、手机、家电、电脑、家具、书籍、食品、服饰'), ('上海', '电脑'), ('杭州', '电脑、家具、服饰'), ('郑州', '家具'), ('天津', '电脑、食品')]
print(city_with_category_result.collect())





[('北京', 91556), ('杭州', 28831), ('天津', 12260), ('上海', 1513), ('郑州', 1120)]
[('北京', '平板电脑、手机、家电、电脑、家具、书籍、食品、服饰'), ('上海', '电脑'), ('杭州', '电脑、家具、服饰'), ('郑州', '家具'), ('天津', '电脑、食品')]

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/1877368.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

【shell脚本实战案例】数据磁盘初始化

【shell脚本实战案例】数据磁盘初始化

文章目录 一、案例应用场景二、案例需求三、案例算法四、代码实现五、实现验证 🌈你好呀！我是 山顶风景独好 🎈欢迎踏入我的博客世界，能与您在此邂逅，真是缘分使然！😊 🌸愿您在此停留…
阅读更多...
Geotools系列说明之JTS空间几何介绍

Geotools系列说明之JTS空间几何介绍

JTS介绍 The JTS Topology Suite is a Java API that implements a core set of spatial data operations using an explicit precision model and robust geometric algorithms. It provides a complete model for specifying 2-D linear Geometry. Many common operations i…
阅读更多...
Linux部署Java项目至云服务器

Linux部署Java项目至云服务器

文章目录 1.服务器环境2.发布部署过程2.1 执行SQL脚本2.2 修改代码中数据源的配置2.3 修改配置中的日志级别与日志文件路径2.4 打包Java程序2.5 上传到服务器2.6 后台运行2.7 服务器开放对应的端口2.8 访问验证 1.服务器环境 要将我们的项目部署到云服务器上我们就需要先有一个…
阅读更多...
Sentinel解决雪崩问题

Sentinel解决雪崩问题

我们或多或少都对雪崩问题有点了解，在微服务系统中，各个微服务互相调用，关系错综复杂，如果其中一个微服务挂了或者处理消息的速度大幅下降，需要被处理的消息越积越多，那么影响的不仅仅是本微服务的功能&…
阅读更多...
MathType2024最新破解版在哪里可以下载？

MathType2024最新破解版在哪里可以下载？

在当今科技日益发展的时代，我们每个人都可能遇到需要在电子文档、网页或其他平台中输入复杂数学公式的情况。这时，一个强大且易用的数学公式编辑器就成了我们迫切需要的工具。而MathType，作为一款专业、精准的数学公式编辑器，无疑…
阅读更多...
大模型和数据库最新结合进展

大模型和数据库最新结合进展

写在前面 本文主要内容是上次接受 infoQ 访谈，百度智能云朱洁老师介绍了大模型和 AI 结合相关话题，这次整体再刷新下，给到对这个领域感兴趣的同学。 当前，百度智能云云数据库特惠专场开始！热销规格新用户免费使用&am…
阅读更多...
IDEA中导入Maven项目

IDEA中导入Maven项目

IDEA中导入Maven项目 方式1：使用Maven面板，快速导入项目 打开IDEA，选择右侧Maven面板，点击 号，选中对应项目的pom.xml文件，双击即可 说明：如果没有Maven面板，选择 View > Appe…
阅读更多...
＜电力行业＞ - 《第8课：输电(一)》

＜电力行业＞ - 《第8课：输电(一)》

1 输电环节的意义 电能的传输，是电力系统整体功能的重要组成环节。发电厂与电力负荷中心通常都位于不同地区。在水力、煤炭等一次能源资源条件适宜的地点建立发电厂，通过输电可以将电能输送到远离发电厂的负荷中心，使电能的开发和利用超越地…
阅读更多...
firewalld(2)安装、配置文件、规则查询

firewalld(2)安装、配置文件、规则查询

安装firewalld 我使用的操作系统是debian 12,并没有安装firewalld。 通过apt install firewalld安装firewalld firewalld 本身是一个服务（firewalld.service），可以通过 systemctl 进行启动、停止和重启，而iptables 本身并不是一个服务，而是一个用户空间工具，被用来配置底…
阅读更多...
什么是预主密钥（pre-master secret）？

什么是预主密钥（pre-master secret）？

什么是预主密钥（Pre-Master Secret）？ 在SSL/TLS协议中，预主密钥（Pre-Master Secret）是建立安全连接的关键要素之一。它在客户端和服务器之间生成共享密钥的过程中扮演重要角色。本文将详细介绍预主密钥的生…
阅读更多...
J018_冒泡排序

J018_冒泡排序

一、排序过程 如果要对一个数组进行升序排序： 每个轮次两两数字进行比较，如果前面的数字大于后面的数字，则交换两个数字的位置；如果前面的数字小于或等于后面的数字，则这两个数字位置不变。直到把数组中所有数字比较…
阅读更多...
打靶记录——靶机medium_socnet

打靶记录——靶机medium_socnet

靶机下载地址 https://www.vulnhub.com/entry/boredhackerblog-social-network,454/ 打靶过程 由于靶机和我的Kali都处于同一个网段，所以使用arpscan二次发现技术来识别目标主机的IP地址 arpscan -l除了192.168.174.133，其他IP都是我VMware虚拟机正…
阅读更多...
amis源码 更新组件数据域的几种方法

amis源码 更新组件数据域的几种方法

更新组件数据域的几种方法： 默认都是合并数据，非覆盖(指定replace为true的才是覆盖)： const comp amisScoped.getComponentById(id);//或者getComponentByName(name) 1.comp.setData(values, replace); //更新多个值values， r…
阅读更多...
wget之Win11中安装及使用

wget之Win11中安装及使用

wget之Win11中安装及使用 文章目录 wget之Win11中安装及使用1. 下载2. 安装3. 配置环境变量4. 查看及使用1. 查看版本2. 帮助命令3. 基本使用 1. 下载 下载地址：https://eternallybored.org/misc/wget 选择对应的版本进行下载即可 2. 安装 将下载后的wget-1.21.4-w…
阅读更多...
Rpc服务的提供方（Rpcprovider）的调用流程

Rpc服务的提供方（Rpcprovider）的调用流程

首先，服务的提供方，会通过rpcprovider向rpc服务方注册rpc服务对象和服务方法， 那么，我们通过protobuf提供的抽象层的service和method，将服务对象和它所对应的服务方法记录在map表中， 当它启动以后&#xff…
阅读更多...
Java--常用类APl(复习总结)

Java--常用类APl(复习总结)

前言: Java是一种强大而灵活的编程语言，具有广泛的应用范围，从桌面应用程序到企业级应用程序都能够使用Java进行开发。在Java的编程过程中，使用标准类库是非常重要的，因为标准类库提供了丰富的类和API，可以简化开发过…
阅读更多...
电影APP——项目建议书参考

电影APP——项目建议书参考

项目建议书 1. 前言1.1 实现目标1.2 项目应用范围1.3 项目名称 2. 概述2.1 国内外发展综述2.2 拟解决的问题2.2.1 业务问题2.2.2 技术需求 2.3 系统环境需求2.3.1 网络需求描述2.3.2 业务需求描述2.3.3 运行环境/用户描述 2.4 功能建议2.4.1应用场景描述2.4.2功能划分/功能模型…
阅读更多...
Leetcode[反转链表]

Leetcode[反转链表]

LCR 024. 反转链表 给定单链表的头节点 head ，请反转链表，并返回反转后的链表的头节点。 示例 1： 输入：head [1,2,3,4,5] 输出：[5,4,3,2,1]示例 2： 输入：head [1,2] 输出：[2,1]示…
阅读更多...
windographer数据操作教程

windographer数据操作教程

目录 通道设置将4个windographer文件拼到一起映射关系通道设置 先把风速列选中，将Type改为 wind speed 无需额外操作，确认一下即可
阅读更多...
Linux(Ubuntu20.04)系统中安装deb软件包错误(依赖关系问题-仍未被配置)解决的办法

Linux(Ubuntu20.04)系统中安装deb软件包错误(依赖关系问题-仍未被配置)解决的办法

在Ubuntu16.04下采用如下dpkg命令安装deb软件安装包时： sudo dpkg -i XXXX.deb 发生安装失败，返回信息为＂正处理时有错误发生＂，并且在安装过程中出现＂依赖关系问题-仍未被配置＂的提示&#xff0…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023