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Use la fila como entrada para otros procesos en Python

Use la fila como entrada para otros procesos en Python


Soy nuevo en Python y necesito ayuda. Busqué mi respuesta pero no sé si estoy usando la terminología correcta.

Tengo un modelo en el que recorrí filas y realicé un conjunto de procesos en cada una. Por ejemplo, una clase de entidad con 10 entidades y en cada una de las 10 entidades quería crear una clase de entidad individual ... o ... para cada fila crear un ráster basado en el ID de campo (p. Ej.). Estoy tratando de convertir esto en Python debido a una serie de razones.

Estoy usando 10.1 y el error ocurre en la línea 40 "FeatureClassToFeatureClass" Creo que está fallando debido a mi uso incorrecto de 'fila "como entrada.

Esto es lo que tengo hasta ahora, pero no puedo hacer que funcione.


# Importar módulo arcpy imprimir "Iniciando ..." importar arcpy desde arcpy import env # Verificar las licencias necesarias arcpy.CheckOutExtension ("espacial") env.overwriteOutput = True selectedfeatures = " silver  clients  trans1.shp "Trans1_shp ="  plata  clientes  trans1.shp "basecldem ="  plata  clientes  basecldem "TEMP ="  plata  clientes  TEMP "Zone3_shp = " plata  clientes  Zone2.shp" transarea = " plata  clientes  transarea" RegionGRP = " plata  clientes  regiongrp" ZonalMean = "  silver  clients  zonalmean "ZoneArea ="  silver  clients  zonearea "Transition__n_ ="  silver  clients  transición_% n% "I_trans1 =" I_trans1_FID "selectedLayer = arcpy.MakeFeatureLayer_management (selectedfeatures) rows = arcpy.SearchCursor (selectedLayer) #cursor = arcpy.SearchCursor (fc) #row = cursor.next () # while row: # print (row.getValue (campo)) para filas en filas: arcpy.FeatureClassToFeatureClass_conversion (fila, TEMP, "Zone2.shp", "", "ID " ID  "true true false 4 Short 0 4, First, #,  silver  clients  Projects  P696  8_BaseMine  Processing  TEMP  trans1.shp, ID, -1, -1 "," ") print" Finalizado PFC 2 FC… "# Proceso: Polígono a ráster arcpy.PolygonToRaster_conversion (Zone3_shp," ID ", ZoneArea," CELL_CENTER "," NONE "," 1 ") imprimir" Polígono terminado a ráster ... "# Proceso: Extraer por máscara arcpy.gp.ExtractByMask_sa (basecldem, Zone3_shp, transarea) imprimir "Extraer por máscara ..." # Proceso: Grupo de regiones arcpy.gp.RegionGroup_sa (ZoneArea, RegionGRP, "CUATRO", "DENTRO", "ADD_LINK", "") imprimir "Grupo de regiones terminado ... "# Proceso: Estadísticas zonales arcpy.gp.ZonalStatistics_sa (RegionGRP," VALUE ", transarea, ZonalMean," MEAN "," DATA ") imprimir" Estadísticas zonales finalizadas ... "# Proceso: Calculadora ráster arcpy.gp.RasterCalculator_sa (" Si ( "% basecldem% "> (0.5 +  "% ZonalMean% "), 0, 1) ", Transition__n_) print" Terminado Raster Calcualtor "#row = cursor.next ()

Creo que tu error es con:

filas = arcpy.SearchCursor (selectedLayer) para filas en filas: arcpy.FeatureClassToFeatureClass_conversion (fila, TEMP, "Zone2.shp", "", "ID " ID  "verdadero verdadero falso 4 Corto 0 4, Primero, #,   silver  clients  SYNCRUDE  Proyectos  P696  8_BaseMine  Processing  TEMP  trans1.shp, ID, -1, -1 "," ")

FeatureClassToFeatureClass espera como primer parámetro:

La clase de entidad o capa de entidad que se convertirá.

Le está proporcionando un objeto de fila (que nombrófila) en lugar de. En vez defila, si el nombre de la clase de entidad o de la capa de entidad se almacena en una variable llamadacampoluego usa:

arcpy.FeatureClassToFeatureClass_conversion (row.getValue (campo), TEMP, "Zone2.shp", "", "ID " ID  "true true false 4 Short 0 4, First, #,  silver  clients   SYNCRUDE  Proyectos  P696  8_BaseMine  Processing  TEMP  trans1.shp, ID, -1, -1 "," ")

pero tenga en cuenta que su código no establece la variablecampoen cualquier lugar que pueda ver.

Dependiendo de cómo estés configurandocampoes posible que deba tener en cuenta que ListFields devuelve una lista de objetos de campo en lugar de nombres de campo, por lo quenombre del campopuede ser necesario.


row.getValue (campo)no tenía sentido para mí. Ir por ese camino nunca funcionó. Terminé encontrando algo que funcionó:

arcpy.MakeFeatureLayer_management (Caribou, FCView) cursor = arcpy.SearchCursor (FCView) para la fila del cursor: objectid = str (row.getValue ("OBJECTID")) arcpy.SelectLayerByAttribute_management (FCView, "NEW_SELECTION", } '. format (objectid)) arcpy.FeatureClassToFeatureClass_conversion (FCView, TEMP, "CARIBOU", "#", FieldMappings2)

Tubos en Python

Unix o Linux sin tuberías es impensable, o al menos, las tuberías son una parte muy importante de las aplicaciones Unix y Linux. Los elementos pequeños se ensamblan mediante el uso de tuberías. Los procesos están encadenados por sus flujos estándar, es decir, la salida de un proceso se utiliza como entrada de otro proceso. Para encadenar procesos como este, se utilizan los llamados tubos anónimos.
El concepto de tuberías y tuberías fue introducido por Douglas McIlroy, uno de los autores de las primeras capas de comando, después de que notó que gran parte del tiempo procesaban la salida de un programa como entrada a otro. Ken Thompson agregó el concepto de canalizaciones al sistema operativo UNIX en 1973. Posteriormente, las canalizaciones se han adaptado a otros sistemas operativos como DOS, OS / 2 y Microsoft Windows también.

Pipa de cerveza en Python

"99 Bottles of Beer" es una canción tradicional en los Estados Unidos y Canadá. La canción se deriva del inglés "Ten Green Bottles". La canción consta de 100 versos, que son muy similares. Solo varía el número de botellas. Solo uno, es decir, el verso centésimo es ligeramente diferente. Esta canción se suele cantar en viajes largos, porque es fácil de memorizar, especialmente cuando se está borracho, y puede llevar mucho tiempo cantarla.

Aquí está la letra de esta canción:

Noventa y nueve botellas de cerveza en la pared, noventa y nueve botellas de cerveza. Tome uno, páselo, noventa y ocho botellas de cerveza en la pared.

El siguiente verso es el mismo comenzando con 98 botellas de cerveza. Entonces, la regla general es, cada verso una botella menos, hasta que no quede ninguna. La canción normalmente termina aquí. Pero queremos implementar la versión Aleph-Null (es decir, la infinita) de esta canción con un verso adicional:

No más botellas de cerveza en la pared, no más botellas de cerveza. Ve a la tienda y compra un poco más, noventa y nueve botellas de cerveza en la pared.

Esta canción se ha implementado en todos los lenguajes informáticos imaginables como "Whitespace" o "Brainfuck". La colección se encuentra en http://99-bottles-of-beer.net
Programamos la variante Aleph-Null de la canción con un tenedor y una pipa:
El problema en el código anterior es que nosotros, o mejor dicho el proceso padre, tenemos que saber exactamente cuántos bytes enviará el hijo cada vez. Para los primeros 99 versos será de 117 bytes (verso = os.read (pipein, 117)) y para el verso Aleph-Null será de 128 bytes (verso = os.read (pipein, 128)

Arreglamos esto en la siguiente implementación, en la que leemos líneas completas:

Tubos bidireccionales

Ahora llegamos a algo completamente no alcohólico. Es un simple juego de adivinanzas, al que suelen jugar los niños pequeños. Queremos implementar este juego con Pipes bidireccionales. Hay una explicación de este juego en nuestro tutorial en el capítulo sobre bucles. El siguiente diagrama explica tanto las reglas del juego como la forma en que lo implementamos:

El creador, el que diseña el número, tiene que imaginar un número entre un rango de 1 an. El Adivino ingresa su suposición. El creador informa al jugador, si este número es mayor, menor o igual al número secreto, es decir, el número que el creador ha creado al azar. Tanto el inventor como el adivinador escriben sus resultados en archivos de registro, es decir, deviser.log y adivinador.log respectivamente.

Esta es la implementación completa:

Tubos con nombre, Fifos

Tanto en Unix como en Linux es posible crear Pipes, que se implementan como archivos.

Estas tuberías se denominan "tuberías con nombre" o, a veces, Fifos (primero en entrar, primero en salir).

Un proceso lee y escribe en una tubería como si fuera un archivo normal. A veces, más de un proceso escribe en una tubería de este tipo, pero solo un proceso lee de ella.

El siguiente ejemplo ilustra el caso en el que un proceso (proceso hijo) escribe en la canalización y otro proceso (el proceso padre) lee desde esta canalización.


Formato del curso¶

La mayor parte de este curso se pasará frente a una computadora aprendiendo a programar en el lenguaje Python y trabajando en ejercicios. Durante el Período de Enseñanza I, los cursos de Automatización de SIG y de Introducción a la Geología Cuantitativa se reunirán y se enfocarán en aprender los conceptos básicos de programación usando el lenguaje de programación Python.

Los ejercicios de computadora se enfocarán en desarrollar habilidades básicas de programación usando el lenguaje Python y aplicar esas habilidades a varios problemas. Los ejercicios típicos incluirán una breve introducción seguida de tareas temáticas basadas en computadora. Al final de los ejercicios, es posible que se le solicite que envíe respuestas a preguntas relevantes, algunos gráficos relacionados y / o códigos de Python que haya escrito o utilizado. Se le anima a discutir y trabajar junto con otros estudiantes en los ejercicios de laboratorio; sin embargo, los resúmenes de laboratorio que envíe deben completarse individualmente y deben reflejar claramente su propio trabajo.


Use la fila como entrada para otros procesos en Python - Sistemas de información geográfica

La Red Geometry Manager coloca los widgets en una tabla bidimensional. El widget maestro se divide en varias filas y columnas, y cada "celda" de la tabla resultante puede contener un widget.
La red manager es el más flexible de los administradores de geometría de Tkinter. Si no desea aprender cómo y cuándo utilizar los tres administradores, al menos debe asegurarse de aprender este.

Considere el siguiente ejemplo & # 8211

Creando este diseño usando el paquete Manager es posible, pero se necesitan varios widgets de marco adicionales y mucho trabajo para que las cosas se vean bien. Si usa el administrador de cuadrícula en su lugar, solo necesita una llamada por widget para que todo se distribuya correctamente.

Utilizando la red gerente es fácil. Simplemente cree los widgets y use el red método para decirle al gerente en qué fila y columna colocarlos. No es necesario que especifique el tamaño de la cuadrícula de antemano, el administrador lo determina automáticamente a partir de los widgets que contiene.


¡Oh hombre, te espera un capricho esta noche!

¿Es posible que otra aplicación que se ejecute en el sistema operativo lea las pulsaciones de teclas que utiliza mi aplicación?

¿Qué pasa con los eventos del mouse y los controladores de ventana?

Absolutamente. El procesamiento de mensajes de Windows es realmente complicado. Funciona un poco así:

y así. Básicamente, esta función se llama continuamente para cada mensaje que el sistema de gráficos tiene para su aplicación. Cada tipo diferente de mensaje se identifica con msg, y hwnd le proporciona el identificador de su ventana. La información para cada tipo de comando se almacena en wparam y lparam o alguna combinación de los mismos.

Resulta que hay una gran cantidad de técnicas de enlace de API en Windows. La buena noticia es que uno de ellos es SetWindowsHookEx () que le permite insertar su propio controlador en la canalización de mensajes de otra aplicación y, bueno, robar sus mensajes. Eso es todo: cada botón presionado, cada menú, cada cambio de tamaño, crear, destruir, mover el mouse, volver a dibujar, presionar teclas, presionar teclas, etc.que sucede en esa ventana.

Hay otra forma de invitarse a sí mismo: utilice la inyección de DLL para introducir su código en el espacio de direcciones del proceso y luego modificar el código en ejecución.

Nada de esto es fácil, pero ciertamente es posible

Ahora, querías saber sobre las defensas. Bueno, UIPI, o aislamiento de privilegios de interfaz de usuario, es una de esas defensas. El nivel de privilegio del proceso (o Nivel de integridad obligatorio) controla lo que otros procesos pueden hacer como ese proceso. Vista usa este truco para aislar ciertas aplicaciones entre sí. A continuación, estaciones de ventana, escritorios y sesiones. ¿Sabía que cuando aparece ese cuadro de diálogo de UAC, en realidad se está ejecutando en un escritorio separado y consent.exe toma una captura de pantalla de su escritorio y la pega como fondo para el nuevo escritorio?

Retroceda un poco. Puede tener varios escritorios por estación de Windows y, ¿adivinen qué? Bien:

Windows dentro del sistema operativo Windows son elementos secundarios de los objetos de escritorio.

Eso significa que si crea un escritorio separado para que se ejecute su aplicación y, de manera crucial, los controles de los objetos en el escritorio principal no aparecen aquí. Windows lo usa para proteger el inicio de sesión, las pantallas de bloqueo y las pantallas UAC. También lo uso en un producto que estoy desarrollando y KeePass lo usa.

Estas características son fundamentales para Vista / Windows 7 y es poco probable que desaparezcan. Para aprovecharlos al máximo, deje UAC activado y posiblemente lea esto.

Ahora, Mac OS X. Descargo de responsabilidad: sé muy poco sobre la pila de OS X, sin embargo, estoy familiarizado con Linux / X Server. Linux se está moviendo cada vez más hacia sistemas de tipo RBAC / MAC con la introducción de capacidades posix en lugar de bits setuid y similares. Sin embargo, al implementar SELinux en X, los desarrolladores se encontraron con una pared de ladrillos. Básicamente, X ejecuta su servidor (el escritorio) como root (debería enviarle señales de advertencia) y las aplicaciones de escritorio (clientes) se conectan a él localmente y no pasan nada más que una cookie. Ver autorización X.

Básicamente, X opera sobre algún tipo de transporte, lo que hace que sus acciones al menos sean rastreables para los forasteros si no se utiliza el cifrado. En primer lugar, el kernel de Linux podría darle permiso para capturar la pulsación de tecla con ioperm (). De lo contrario, si tiene la cookie mágica, puede usarla para conectarse al servidor X y ejecutar todo tipo de comandos. Esto requiere una configuración poco fiable, por supuesto, pero es factible.

En términos de agregar de forma aislada entre clientes y servidores, XACE es el equivalente de SELinux.

Ahora bien, ¿cómo se aplica esto a Mac OS X? Bueno, no mucho, aparentemente, X11 está obsoleto o algo así. De todos modos, internamente, Mac OS X usa un motor de renderizado propio y su propio código de ventana (Cocoa). Bueno, resulta que con un poco de investigación también puedes interceptar mensajes en Mac OS X. Cocoa es la API de escritorio debajo de ella usa algo llamado Quartz que también admite taps (fuente).

No estoy completamente familiarizado con cómo funciona todo esto; sin embargo, me imagino que se trata de obtener los privilegios adecuados y simplemente hacer las llamadas correctas. Mac OS X usa objetos Unix Shared, por lo que su mecanismo de devolución de llamada básicamente usará punteros de función. No estoy seguro de qué restricciones de privilegios existen.

Si alguien sabe más sobre OS X, no dude en tomar lo que he dicho y ampliarlo en su propia respuesta :)


Resumen

En este proyecto de ciencia de datos de Python, entendimos acerca de los chatbots e implementamos una versión de aprendizaje profundo de un chatbot en Python que es precisa. Puede personalizar los datos de acuerdo con los requisitos comerciales y capacitar al chatbot con gran precisión. Los chatbots se utilizan en todas partes y todas las empresas esperan implementar bot en su flujo de trabajo.

Espero que practiques personalizando tu propio chatbot usando Python y no olvides mostrarnos tu trabajo. Y, si el artículo le resultó útil, comparta el proyecto con sus amigos y colegas.

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Operaciones en la transmisión de DataFrames / Datasets

Puede aplicar todo tipo de operaciones en la transmisión de DataFrames / Datasets, que van desde operaciones similares a SQL sin tipo (por ejemplo, seleccionar, dónde, groupBy), hasta operaciones tipo RDD (por ejemplo, mapa, filtro, mapa plano). Consulte la guía de programación de SQL para obtener más detalles. Echemos un vistazo a algunas operaciones de ejemplo que puede utilizar.

Operaciones básicas: selección, proyección, agregación

La mayoría de las operaciones comunes en DataFrame / Dataset son compatibles con la transmisión. Las pocas operaciones que no son compatibles se describen más adelante en esta sección.

También puede registrar un DataFrame / Dataset de transmisión como una vista temporal y luego aplicar comandos SQL en él.

Tenga en cuenta que puede identificar si un DataFrame / Dataset tiene transmisión de datos o no mediante el uso de df.isStreaming.

Es posible que desee verificar el plan de consulta de la consulta, ya que Spark podría inyectar operaciones con estado durante la interpretación de la declaración SQL contra el conjunto de datos de transmisión. Una vez que se inyectan las operaciones con estado en el plan de consulta, es posible que deba verificar su consulta con consideraciones en las operaciones con estado. (por ejemplo, modo de salida, marca de agua, mantenimiento del tamaño de la tienda estatal, etc.)

Operaciones de ventana en la hora del evento

Las agregaciones en una ventana de tiempo de evento deslizante son sencillas con Structured Streaming y son muy similares a las agregaciones agrupadas. En una agregación agrupada, los valores agregados (por ejemplo, recuentos) se mantienen para cada valor único en la columna de agrupación especificada por el usuario. En el caso de agregaciones basadas en ventanas, los valores agregados se mantienen para cada ventana en la que cae el tiempo de evento de una fila. Dejemos que & # 8217s comprenda esto con una ilustración.

Imagine que nuestro ejemplo rápido se modifica y la secuencia ahora contiene líneas junto con la hora en que se generó la línea. En lugar de ejecutar recuentos de palabras, queremos contar las palabras en ventanas de 10 minutos, actualizándolas cada 5 minutos. Es decir, el recuento de palabras en palabras recibidas entre ventanas de 10 minutos 12:00 - 12:10, 12:05 - 12:15, 12:10 - 12:20, etc. Tenga en cuenta que 12:00 - 12:10 significa datos que llegó después de las 12:00 pero antes de las 12:10. Ahora, considere una palabra que se recibió a las 12:07. Esta palabra debe incrementar los recuentos correspondientes a dos ventanas 12:00 - 12:10 y 12:05 - 12:15. Por lo tanto, los recuentos se indexarán tanto por la clave de agrupación (es decir, la palabra) como por la ventana (se puede calcular a partir del tiempo del evento).

Las tablas de resultados tendrían un aspecto similar al siguiente.

Dado que esta ventana es similar a la agrupación, en el código, puede usar las operaciones groupBy () y window () para expresar agregaciones en ventana. Puede ver el código completo de los siguientes ejemplos en Scala / Java / Python.

Manejo de datos tardíos y marcas de agua

Ahora considere lo que sucede si uno de los eventos llega tarde a la aplicación. Por ejemplo, digamos, la aplicación podría recibir una palabra generada a las 12:04 (es decir, la hora del evento) a las 12:11. La aplicación debe usar el tiempo 12:04 en lugar de 12:11 para actualizar los conteos más antiguos para la ventana 12:00 - 12:10. Esto ocurre de forma natural en nuestra agrupación basada en ventanas: la transmisión estructurada puede mantener el estado intermedio de los agregados parciales durante un largo período de tiempo, de modo que los datos tardíos pueden actualizar correctamente los agregados de las ventanas antiguas, como se ilustra a continuación.

Sin embargo, para ejecutar esta consulta durante días, es necesario que el sistema limite la cantidad de estado intermedio en memoria que acumula. Esto significa que el sistema necesita saber cuándo se puede quitar un agregado antiguo del estado en memoria porque la aplicación ya no recibirá datos tardíos para ese agregado. Para habilitar esto, en Spark 2.1, hemos introducido marca de agua, que permite que el motor rastree automáticamente la hora actual del evento en los datos e intente limpiar el estado anterior en consecuencia. Puede definir la marca de agua de una consulta especificando la columna de tiempo del evento y el umbral de qué tan tarde se espera que estén los datos en términos de tiempo del evento. Para una ventana específica que finaliza en el tiempo T, el motor mantendrá el estado y permitirá que los datos tardíos actualicen el estado hasta (tiempo máximo del evento visto por el motor - umbral tardío & gt T). En otras palabras, los datos tardíos dentro del umbral se agregarán, pero los datos posteriores al umbral comenzarán a eliminarse (consulte más adelante en la sección para conocer las garantías exactas). Dejemos que & # 8217s comprenda esto con un ejemplo. Podemos definir fácilmente la marca de agua en el ejemplo anterior usando withWatermark () como se muestra a continuación.

En este ejemplo, estamos definiendo la marca de agua de la consulta en el valor de la columna & # 8220timestamp & # 8221, y también definimos & # 822010 minutos & # 8221 como el umbral de la demora permitida para los datos. Si esta consulta se ejecuta en el modo de salida de actualización (que se explica más adelante en la sección Modos de salida), el motor seguirá actualizando los recuentos de una ventana en la tabla de resultados hasta que la ventana sea más antigua que la marca de agua, que va por detrás del tiempo del evento actual en la columna & # 8220timestamp & # 8221 por 10 minutos. A continuación se muestra una ilustración.

Como se muestra en la ilustración, el tiempo de evento máximo registrado por el motor es el línea discontinua azul, y la marca de agua establecida como (tiempo máximo del evento - '10 minutos ') al comienzo de cada activador es la línea roja. Por ejemplo, cuando el motor observa los datos (12:14, perro), establece la marca de agua para el siguiente disparador como 12:04. Esta marca de agua permite que el motor mantenga un estado intermedio durante 10 minutos adicionales para permitir que se cuenten los datos tardíos. Por ejemplo, los datos (12:09, gato) están fuera de servicio y tarde, y caen en las ventanas 12:00 - 12:10 y 12:05 - 12:15. Dado que todavía está por delante de la marca de agua 12:04 en el disparador, el motor aún mantiene los recuentos intermedios como estado y actualiza correctamente los recuentos de las ventanas relacionadas. Sin embargo, cuando la marca de agua se actualiza a 12:11, el estado intermedio de la ventana (12:00 - 12:10) se borra y todos los datos posteriores (por ejemplo, (12:04, burro)) se consideran & # 8220 demasiado tarde & # 8221 y por lo tanto ignorado. Tenga en cuenta que después de cada disparador, los recuentos actualizados (es decir, filas moradas) se escriben para hundirse como salida del disparador, según lo dicta el modo de actualización.

Es posible que algunos receptores (por ejemplo, archivos) no admitan las actualizaciones detalladas que requiere el modo de actualización. Para trabajar con ellos, también tenemos soporte para el modo Append, donde solo conteos finales están escritos para hundirse. Esto se ilustra a continuación.

Tenga en cuenta que el uso de withWatermark en un conjunto de datos que no es de transmisión no es una operación. Como la marca de agua no debería afectar ninguna consulta por lotes de ninguna manera, la ignoraremos directamente.

Al igual que en el modo de actualización anterior, el motor mantiene recuentos intermedios para cada ventana. Sin embargo, los recuentos parciales no se actualizan en la tabla de resultados y no se escriben para hundirse. El motor espera & # 822010 minutos & # 8221 a que se cuente la fecha tardía, luego deja caer el estado intermedio de una ventana & lt marca de agua y agrega los conteos finales a la Tabla de resultados / sumidero. Por ejemplo, los conteos finales de la ventana 12:00 - 12:10 se agregan a la Tabla de resultados solo después de que la marca de agua se actualice a 12:11.

Condiciones para la marca de agua para limpiar el estado de agregación

Es importante tener en cuenta que se deben cumplir las siguientes condiciones para que la marca de agua limpie el estado en las consultas de agregación (a partir de Spark 2.1.1, sujeto a cambios en el futuro).

El modo de salida debe ser Agregar o Actualizar. El modo completo requiere que se conserven todos los datos agregados y, por lo tanto, no puede usar marcas de agua para eliminar el estado intermedio. Consulte la sección Modos de salida para obtener una explicación detallada de la semántica de cada modo de salida.

La agregación debe tener la columna de tiempo del evento o una ventana en la columna de tiempo del evento.

withWatermark se debe llamar en la misma columna que la columna de marca de tiempo utilizada en el agregado. Por ejemplo, df.withWatermark ("time", "1 min"). GroupBy ("time2"). Count () no es válido en el modo de salida Append, ya que la marca de agua se define en una columna diferente de la columna de agregación.

withWatermark se debe llamar antes de la agregación para que se utilicen los detalles de la marca de agua. Por ejemplo, df.groupBy ("time"). Count (). WithWatermark ("time", "1 min") no es válido en el modo de salida Append.

Garantías semánticas de agregación con marca de agua

Una demora de marca de agua (configurada con Marca de agua) de & # 82202 horas & # 8221 garantiza que el motor nunca dejará caer ningún dato que tenga menos de 2 horas de demora. En otras palabras, se garantiza que se agregará cualquier dato con menos de 2 horas de retraso (en términos de tiempo de evento) con respecto a los últimos datos procesados ​​hasta ese momento.

Sin embargo, la garantía es estricta solo en una dirección. No se garantiza que los datos con un retraso de más de 2 horas se eliminen, es posible que se agreguen o no. Más retrasados ​​están los datos, menos probable es que el motor los procese.

Unir operaciones

Streaming estructurado admite la unión de un Dataset / DataFrame de transmisión con un Dataset / DataFrame estático, así como con otro Dataset / DataFrame de transmisión. El resultado de la combinación de transmisión se genera de forma incremental, similar a los resultados de las agregaciones de transmisión en la sección anterior. En esta sección, exploraremos qué tipo de uniones (es decir, internas, externas, semi, etc.) son compatibles en los casos anteriores. Tenga en cuenta que en todos los tipos de combinación admitidos, el resultado de la combinación con un Dataset / DataFrame de transmisión será exactamente el mismo que si fuera con un Dataset / DataFrame estático que contenga los mismos datos en la transmisión.

Uniones de flujo estático

Desde la introducción en Spark 2.0, Structured Streaming ha admitido combinaciones (combinación interna y algún tipo de combinación externa) entre una transmisión y un DataFrame / Dataset estático. He aquí un ejemplo sencillo.

Tenga en cuenta que las combinaciones de flujo estático no tienen estado, por lo que no es necesaria la administración de estados. Sin embargo, todavía no se admiten algunos tipos de combinaciones externas estáticas de flujo. Estos se enumeran al final de esta sección de Unión.

Uniones de corriente a corriente

En Spark 2.3, hemos agregado soporte para uniones de flujo de flujo, es decir, puede unir dos conjuntos de datos / marcos de datos de flujo. El desafío de generar resultados de combinación entre dos flujos de datos es que, en cualquier momento, la vista del conjunto de datos es incompleta para ambos lados de la combinación, lo que hace que sea mucho más difícil encontrar coincidencias entre las entradas. Cualquier fila recibida de un flujo de entrada puede coincidir con cualquier fila futura, aún por recibir, del otro flujo de entrada. Por lo tanto, para ambos flujos de entrada, almacenamos la entrada pasada como estado de transmisión, de modo que podamos hacer coincidir cada entrada futura con la entrada anterior y, en consecuencia, generar resultados combinados. Además, de manera similar a las agregaciones de transmisión, manejamos automáticamente datos tardíos y desordenados y podemos limitar el estado mediante marcas de agua. Analicemos los diferentes tipos de uniones de flujo-flujo admitidas y cómo usarlas.

Uniones internas con marca de agua opcional

Se admiten combinaciones internas en cualquier tipo de columna junto con cualquier tipo de condiciones de combinación. Sin embargo, a medida que se ejecuta la transmisión, el tamaño del estado de transmisión seguirá creciendo indefinidamente a medida que todas la entrada pasada debe guardarse ya que cualquier entrada nueva puede coincidir con cualquier entrada del pasado. Para evitar un estado ilimitado, debe definir condiciones de unión adicionales de modo que las entradas indefinidamente antiguas no puedan coincidir con las entradas futuras y, por lo tanto, se puedan borrar del estado. En otras palabras, deberá realizar los siguientes pasos adicionales en la combinación.

Defina retrasos de marca de agua en ambas entradas de modo que el motor sepa qué tan retrasada puede ser la entrada (similar a las agregaciones de transmisión)

Defina una restricción en el tiempo del evento en las dos entradas, de modo que el motor pueda determinar cuándo no se requerirán filas antiguas de una entrada (es decir, no satisfarán la restricción de tiempo) para las coincidencias con la otra entrada. Esta restricción se puede definir de una de las dos formas.

Condiciones de combinación de rango de tiempo (por ejemplo, JOIN ON leftTime ENTRE rightTime Y rightTime + INTERVAL 1 HORA),

Únase en las ventanas de tiempo del evento (por ejemplo, JOIN ON leftTimeWindow = rightTimeWindow).

Entendamos esto con un ejemplo.

Supongamos que queremos unir un flujo de impresiones publicitarias (cuando se mostró un anuncio) con otro flujo de clics de los usuarios en los anuncios para correlacionar cuándo las impresiones generaron clics monetizables. Para permitir la limpieza del estado en esta unión secuencia-secuencia, deberá especificar los retrasos de marca de agua y las limitaciones de tiempo de la siguiente manera.

Retrasos en la marca de agua: digamos, las impresiones y los clics correspondientes pueden llegar tarde o fuera de orden en el tiempo del evento por un máximo de 2 y 3 horas, respectivamente.

Condición del intervalo de tiempo del evento: digamos, un clic puede ocurrir dentro de un intervalo de tiempo de 0 segundos a 1 hora después de la impresión correspondiente.

El código se vería así.

Garantías semánticas de las uniones internas de stream-stream con marca de agua

Esto es similar a las garantías proporcionadas por la marca de agua en las agregaciones. Un retraso de marca de agua de & # 82202 horas & # 8221 garantiza que el motor nunca dejará caer ningún dato que tenga menos de 2 horas de retraso. Pero los datos retrasados ​​más de 2 horas pueden procesarse o no.

Uniones externas con marca de agua

Si bien las restricciones de marca de agua + tiempo de evento son opcionales para las combinaciones internas, para las combinaciones externas deben especificarse. Esto se debe a que para generar los resultados NULL en la combinación externa, el motor debe saber cuándo una fila de entrada no va a coincidir con nada en el futuro. Por lo tanto, las restricciones de marca de agua + tiempo de evento deben especificarse para generar resultados correctos. Por lo tanto, una consulta con una combinación externa se verá bastante como el ejemplo anterior de monetización de anuncios, excepto que habrá un parámetro adicional que especificará que es una combinación externa.

Garantías semánticas de las uniones externas de stream-stream con marca de agua

Las combinaciones externas tienen las mismas garantías que las combinaciones internas con respecto a los retrasos de las marcas de agua y si los datos se eliminarán o no.

Advertencias

Hay algunas características importantes a tener en cuenta con respecto a cómo se generan los resultados externos.

Los resultados externos NULL se generarán con una demora que depende de la demora de marca de agua especificada y de la condición del rango de tiempo. Esto se debe a que el motor tiene que esperar tanto tiempo para asegurarse de que no haya coincidencias y que no haya más coincidencias en el futuro.

En la implementación actual en el motor de micro lotes, las marcas de agua avanzan al final de un micro lote, y el siguiente micro lote utiliza la marca de agua actualizada para limpiar el estado y generar resultados externos. Dado que activamos un micro-lote solo cuando hay nuevos datos para procesar, la generación del resultado externo puede retrasarse si no se reciben nuevos datos en el flujo. En resumen, si alguno de los dos flujos de entrada que se unen no recibe datos durante un tiempo, la salida externa (en ambos casos, izquierda o derecha) puede retrasarse.

Semi uniones con marca de agua

Una semiunión devuelve valores del lado izquierdo de la relación que coinciden con el derecho. También se conoce como semiunión izquierda. De manera similar a las combinaciones externas, las restricciones de marca de agua + tiempo de evento deben especificarse para la semi combinación. Esto es para desalojar filas de entrada no coincidentes en el lado izquierdo, el motor debe saber cuándo una fila de entrada en el lado izquierdo no va a coincidir con nada en el lado derecho en el futuro.

Garantías semánticas de las semiuniones Stream-Stream con marca de agua

Las semiuniones tienen las mismas garantías que las uniones internas con respecto a los retrasos de las marcas de agua y si los datos se eliminarán o no.

Matriz de soporte para combinaciones en consultas de transmisión
Entrada izquierda Entrada derecha Tipo de unión
Estático Estático Todos los tipos Compatible, ya que no está en transmisión de datos a pesar de que puede estar presente en una consulta de transmisión
Arroyo Estático Interno Compatible, no con estado
Exterior izquierdo Compatible, no con estado
Exterior derecho No soportado
Exterior completo No soportado
Semi Izquierdo Compatible, no con estado
Estático Arroyo Interno Compatible, no con estado
Exterior izquierdo No soportado
Exterior derecho Compatible, no con estado
Exterior completo No soportado
Semi Izquierdo No soportado
Arroyo Arroyo Interno Compatible, especifique opcionalmente una marca de agua en ambos lados + restricciones de tiempo para la limpieza del estado
Exterior izquierdo Compatible con condiciones, debe especificar la marca de agua a la derecha + restricciones de tiempo para obtener resultados correctos, opcionalmente especificar la marca de agua a la izquierda para la limpieza de todos los estados
Exterior derecho Compatible condicionalmente, debe especificar la marca de agua a la izquierda + restricciones de tiempo para obtener resultados correctos, opcionalmente especificar la marca de agua a la derecha para la limpieza de todos los estados
Exterior completo Compatible condicionalmente, debe especificar una marca de agua en un lado + restricciones de tiempo para obtener resultados correctos, opcionalmente especificar una marca de agua en el otro lado para la limpieza de todos los estados
Semi Izquierdo Conditionally supported, must specify watermark on right + time constraints for correct results, optionally specify watermark on left for all state cleanup

Additional details on supported joins:

Joins can be cascaded, that is, you can do df1.join(df2, . ).join(df3, . ).join(df4, . ) .

As of Spark 2.4, you can use joins only when the query is in Append output mode. Other output modes are not yet supported.

As of Spark 2.4, you cannot use other non-map-like operations before joins. Here are a few examples of what cannot be used.

Cannot use streaming aggregations before joins.

Cannot use mapGroupsWithState and flatMapGroupsWithState in Update mode before joins.

Streaming Deduplication

You can deduplicate records in data streams using a unique identifier in the events. This is exactly same as deduplication on static using a unique identifier column. The query will store the necessary amount of data from previous records such that it can filter duplicate records. Similar to aggregations, you can use deduplication with or without watermarking.

With watermark - If there is an upper bound on how late a duplicate record may arrive, then you can define a watermark on an event time column and deduplicate using both the guid and the event time columns. The query will use the watermark to remove old state data from past records that are not expected to get any duplicates any more. This bounds the amount of the state the query has to maintain.

Without watermark - Since there are no bounds on when a duplicate record may arrive, the query stores the data from all the past records as state.

Policy for handling multiple watermarks

A streaming query can have multiple input streams that are unioned or joined together. Each of the input streams can have a different threshold of late data that needs to be tolerated for stateful operations. You specify these thresholds using withWatermarks("eventTime", delay) on each of the input streams. For example, consider a query with stream-stream joins between inputStream1 and inputStream2 .

While executing the query, Structured Streaming individually tracks the maximum event time seen in each input stream, calculates watermarks based on the corresponding delay, and chooses a single global watermark with them to be used for stateful operations. By default, the minimum is chosen as the global watermark because it ensures that no data is accidentally dropped as too late if one of the streams falls behind the others (for example, one of the streams stops receiving data due to upstream failures). In other words, the global watermark will safely move at the pace of the slowest stream and the query output will be delayed accordingly.

However, in some cases, you may want to get faster results even if it means dropping data from the slowest stream. Since Spark 2.4, you can set the multiple watermark policy to choose the maximum value as the global watermark by setting the SQL configuration spark.sql.streaming.multipleWatermarkPolicy to max (default is min ). This lets the global watermark move at the pace of the fastest stream. However, as a side effect, data from the slower streams will be aggressively dropped. Hence, use this configuration judiciously.

Arbitrary Stateful Operations

Many usecases require more advanced stateful operations than aggregations. For example, in many usecases, you have to track sessions from data streams of events. For doing such sessionization, you will have to save arbitrary types of data as state, and perform arbitrary operations on the state using the data stream events in every trigger. Since Spark 2.2, this can be done using the operation mapGroupsWithState and the more powerful operation flatMapGroupsWithState . Both operations allow you to apply user-defined code on grouped Datasets to update user-defined state. For more concrete details, take a look at the API documentation (Scala/Java) and the examples (Scala/Java).

Though Spark cannot check and force it, the state function should be implemented with respect to the semantics of the output mode. For example, in Update mode Spark doesn’t expect that the state function will emit rows which are older than current watermark plus allowed late record delay, whereas in Append mode the state function can emit these rows.

Unsupported Operations

There are a few DataFrame/Dataset operations that are not supported with streaming DataFrames/Datasets. Some of them are as follows.

Multiple streaming aggregations (i.e. a chain of aggregations on a streaming DF) are not yet supported on streaming Datasets.

Limit and take the first N rows are not supported on streaming Datasets.

Distinct operations on streaming Datasets are not supported.

Sorting operations are supported on streaming Datasets only after an aggregation and in Complete Output Mode.

Few types of outer joins on streaming Datasets are not supported. See the support matrix in the Join Operations section for more details.

In addition, there are some Dataset methods that will not work on streaming Datasets. They are actions that will immediately run queries and return results, which does not make sense on a streaming Dataset. Rather, those functionalities can be done by explicitly starting a streaming query (see the next section regarding that).

count() - Cannot return a single count from a streaming Dataset. Instead, use ds.groupBy().count() which returns a streaming Dataset containing a running count.

foreach() - Instead use ds.writeStream.foreach(. ) (see next section).

show() - Instead use the console sink (see next section).

If you try any of these operations, you will see an AnalysisException like “operation XYZ is not supported with streaming DataFrames/Datasets”. While some of them may be supported in future releases of Spark, there are others which are fundamentally hard to implement on streaming data efficiently. For example, sorting on the input stream is not supported, as it requires keeping track of all the data received in the stream. This is therefore fundamentally hard to execute efficiently.

Limitation of global watermark

In Append mode, if a stateful operation emits rows older than current watermark plus allowed late record delay, they will be “late rows” in downstream stateful operations (as Spark uses global watermark). Note that these rows may be discarded. This is a limitation of a global watermark, and it could potentially cause a correctness issue.

Spark will check the logical plan of query and log a warning when Spark detects such a pattern.

Any of the stateful operation(s) after any of below stateful operations can have this issue:

  • streaming aggregation in Append mode
  • stream-stream outer join
  • mapGroupsWithState and flatMapGroupsWithState in Append mode (depending on the implementation of the state function)

As Spark cannot check the state function of mapGroupsWithState / flatMapGroupsWithState , Spark assumes that the state function emits late rows if the operator uses Append mode.

Spark provides two ways to check the number of late rows on stateful operators which would help you identify the issue:

  1. On Spark UI: check the metrics in stateful operator nodes in query execution details page in SQL tab
  2. On Streaming Query Listener: check “numRowsDroppedByWatermark” in “stateOperators” in QueryProcessEvent.

Please note that “numRowsDroppedByWatermark” represents the number of “dropped” rows by watermark, which is not always same as the count of “late input rows” for the operator. It depends on the implementation of the operator - e.g. streaming aggregation does pre-aggregate input rows and checks the late inputs against pre-aggregated inputs, hence the number is not same as the number of original input rows. You’d like to just check the fact whether the value is zero or non-zero.

There’s a known workaround: split your streaming query into multiple queries per stateful operator, and ensure end-to-end exactly once per query. Ensuring end-to-end exactly once for the last query is optional.


Sometimes, an application requires an arbitrary matrix, or a matrix with specific properties. For instance, the a (3 imes 3) identity matrix (mathbf) can be created using

Similarly, matrices of zeros or ones are also easy:

Sometimes, a matrix with arbitrary constants is useful. SymPy doesn’t appear to have that as a built-in function, so here’s my attempt:

Here, the exec function is exploited to do some on-the-fly symbol generation and assignments–pretty nifty stuff.


Ver el vídeo: Tigre: Largas filas por una entrada para la final de la copa