spark dataframe怎样将数据转成正常list？

一、spark dataframe怎样将数据转成正常list？

可以用list转换时间格式的。取出对应的list参数用对应的转换，如果不行可以试试强类型转换

二、python怎么把excel转成pdf？

如果需要将PDF转成Excel格式的话，都知道PDF文件是无法编辑和修改的，那该怎么解决呢？在这里不用着急如果电脑中有PDF转换工具的话就可以将PDF格式转换成Excel格式。

1、进入到工具操作的主页面，移动鼠标到【PDF转成其它文件】，下面的类目我们就可以看到文件转Excel， 可以选中它完成文件格式转换的操作。

2、下面就可以点击【添加文件】按钮，在跳转出来的文件框中找到PDF文件，点击【打开】完成文件的添加。

3、点击文件后的全部字样，我们可以选择文件中需要转换的页面，选中转换的页面，点击【开始转换】开始执行文件格式的转换。

三、s神经网络用python好还是spark好？

神经网络用python好一些，库比较完备。

四、机器学习实践：如何将Spark与Python结合？

1.Spark Context设置内部服务并建立到Spark执行环境的连接。

2.驱动程序中的Spark Context对象协调所有分布式进程并允许进行资源分配。

3.集群管理器执行程序，它们是具有逻辑的JVM进程。

4.Spark Context对象将应用程序发送给执行者。

5.Spark Context在每个执行器中执行任务。

五、Python3.5如何转成exe文件？

打开电脑之后，鼠标点击右上角的文件夹，之后点击打开Python，3.5之后点击键盘的 回车键即可转成EXE文件

六、python怎么将db文件转成excel？

这个文件的话，主要是虎文件格式转换器去转换成Excel

七、科普Spark，Spark是什么，如何使用Spark？

自己写的Spark入门实战教程，适合于有一定hadoop和数据分析经验的朋友。

Spark简介

Spark是一个开源的计算框架平台，使用该平台，数据分析程序可自动分发到集群中的不同机器中，以解决大规模数据快速计算的问题，同时它还向上提供一个优雅的编程范式，使得数据分析人员通过编写类似于本机的数据分析程序即可实现集群并行计算。

Spark项目由多个紧密集成的组件组成。

核心是Spark Core组件

，它实现了Spark的基本功能，包括：任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块，特别的，Spark Core还定义了弹性分布式数据集（RDD）的API，是Spark内存计算与并行计算的主要编程抽象。

在Spark Core上有一系列软件栈，用于满足了各种不同数据分析计算任务需求，包括连接关系型数据库或Hadoop Hive的SQL／HQL的查询组件Spark SQL，对实时数据进行流式计算的组件Spark Steaming，支持常见机器学习算法并行计算组件MLlib，支持并行图计算组件GraphX等。

为了进一步支持在数千个计算节点上的伸缩计算，Spark Core底层支持在各种集群管理器上运行，包括Hadoop YARN、Apache Mesos，或者Spark自带的Standalone独立调度器。

Spark部署

安装Spark比较简单，只要在机器上配置好最新版JAVA环境，下载编译好的Spark软件包后即可在本地运行。当然，也可以根据具体环境，使用Maven编译需要的Spark功能。

Spark部署有两种方式，一是本地部署，二是集群部署。前者只需启动本地的交互式环境spark-shell.sh脚本即可，常用在本机快速程序测试，后者的应用场景更多些，具体根据集群环境不同，可部署在简易的Spark独立调度集群上、部署在Hadoop YARN集群上、或部署在Apache Mesos上等。

其中，Spark自带的独立调度器是最简单实现Spark集群环境的一种方式，只需在多台联网计算机上安装好Spark，然后在其中一台启动集群管理器（通过start-master.sh脚本），然后再在其他计算机上启动工作节点（通过start-slave.sh脚本），并连接到管理器上即可。

Spark编程

使用Spark编程，需要先在本机安装好Spark环境，然后启动Spark上下文管理器连接到本机（本地部署）或是集群上的集群管理器（集群部署），再使用Spark提供的抽象接口编程即可。

支持Spark的原生语言是Scala，一种支持JVM的脚本语言，可以避免其他语言在做数据转化过程的性能或信息丢失。但随着Spark项目的不断完善，使用Python和PySpark包、或者R和SparkR包进行Spark编程也都是不错的选择。

不论使用何种编程语言，使用Spark进行数据分析的关键在于掌握Spark抽象的编程范式，其基本流程包括4步：

初始化SparkContext

。SparkContext即是Spark上下文管理器（也称为驱动器程序），它主要负责向Spark工作节点上发送指令并获得计算结果，但数据分析人员无需关注具体细节，只需使用SparkContext接口编程即可。

创建RDD

。弹性分布数据集RDD是Spark在多机进行并行计算的核心数据结构，因此使用Spark进行数据分析，首先需使用SparkContext将外部数据读入到Spark集群内。

设计数据转化操作

。即操作的结果是返回一个新的RDD，即在图计算中只是一个中间节点。类比于Hadoop的Map()映射算子，但又不仅于此，Spark还支持filter()过滤算子、distinct()去重算子、sample()采样算子，以及多个RDD集合的交差补并等集合操作。

设计数据执行操作

。即操作的结果向SparkContext返回结果，或者将结果写入外部操作系统。类比于Hadoop的Reduce()算子，按某函数操作两个数据并返回一个同类型的数据，此外Spark还支持collect()直接返回结果算子、count()计数算子、take()/top()返回部分数据算子、foreach()迭代计算算子等操作。

Spark编程范式的本质是有向无环图方式的惰性计算

，即当使用上述方式进行编程后，Spark将自动将上述RDD和转化算子转换为有向无环图的数据工作流，只有当触发执行算子时，才按需进行数据工作流的计算。此外，为进一步提高计算效率，Spark默认将在内存中执行，并自动进行内存分配管理，当然分析人员也可根据需求通过persist()算子将中间步骤数据显式的将内存数据持久化到磁盘中，以方便调试或复用。

在R环境下使用Spark实例

最新版的RStudio已经较完整的集成了Spark数据分析功能，可以在SparkR官方扩展接口基础上更方便的使用Spark，主要需要安装两个包，分别是sparklyr和dplyr。其中，sparklyr包提供了更简洁易用的Spark R编程接口，dplyr包提供了一个语法可扩展的数据操作接口，支持与主流SQL/NoSQL数据库连接，同时使数据操作与数据集数据结构解耦合，并且和Spark原生算子可基本对应。

若第一次运行，先在本机安装必要的包和Spark环境：

之后运行下面的小例子，可以发现，除了需要初始化SparkContext、导入RDD数据和导出数据外，其他数据处理操作都与在本机做数据分析是一样的。

此外，除了dplyr接口外，sparklyr还封装了一套特征工程和常用机器学习算法，足以满足80%常见的数据分析与挖掘工作，至于剩余的20%定制算法或是流处理、图计算等任务，便需要了解更多高阶的Spark接口来实现了。

八、Python字符串转成json——简单易用的方法

Python字符串转成json——简单易用的方法

在Python编程中，经常会遇到需要将字符串转换为json格式的需求。json是一种常用的数据交换格式，它可以方便地表示复杂的数据结构，并且支持多种编程语言之间的数据交互。下面介绍几种常见而简单易用的方法，帮助你快速实现字符串到json的转换。

使用json.loads()函数

Python的内置模块json提供了一个方便的函数loads()，可以将标准的json字符串转换为Python字典对象。只需调用json.loads()并传入待转换的字符串参数即可：

import json

json_str = '{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}'
json_obj = json.loads(json_str)
print(json_obj)

以上代码将输出：{'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}，即得到了一个Python字典对象，它可以像操作其他字典一样方便地访问和处理数据。

使用json.dumps()函数

如果你需要将一个Python字典对象转换为json字符串，可以使用dumps()函数。只需调用json.dumps()并传入待转换的字典对象参数即可：

import json

data = {"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}
json_str = json.dumps(data)
print(json_str)

以上代码将输出：{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}，即得到了一个符合json格式的字符串。

处理特殊字符

在将字符串转换为json格式时，可能会遇到一些特殊字符需要处理。比如，如果字符串中包含单引号（'）或斜杠（\），需要进行转义，保证json解析的正确性。可以使用json.dumps()函数的ensure_ascii参数设置为False，以保持特殊字符的原始形态。

import json

data = {"name": "John's Book", "location": "C:\\Program Files"}
json_str = json.dumps(data, ensure_ascii=False)
print(json_str)

以上代码将输出：{"name": "John's Book", "location": "C:\\Program Files"}，注意字符串中的特殊字符不再被转义。

结语

通过json.loads()和json.dumps()函数，可以轻松地实现Python字符串与json格式之间的相互转换。这些方法简单易用，可在处理数据交换和存储时发挥重要作用。希望本文能够帮助你更好地理解和应用字符串转换为json的过程。

感谢您阅读本文，希望能对您有所帮助！

九、spark rs和spark sport区别？

区别就是两者所表达的中文意思是不一样，具体的不同如下

spark rs中文意思是瑞豹Spark RS 全新公路车

spark sport中文意思是破风公路车，又称气动公路车，是经过空气动力学优化的公路车，拥有更小的风阻、更加整合的零件搭配、更加隐蔽的走线方式。

十、如何用python将xml文件转成word文档？

Word 文档本质上是压缩后的资源文件与 xml 文件，可以根据 Open XML 标准去解析 xml 文件。要是嫌麻烦，用 python-docx 库似乎也可以完成这个。