摘要:主页脚本页面单页面注意下载文件配置中的路径。一个简单的操作集群的是不是很简单。正在新增版深度学习功能谢谢支持。
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SQLflow (python3.6)SQLflow based on python development, support to Spark, as the underlying distributed computing engine, through a set of unified configuration file to complete the batch, flow calculation, the Rest service development.
主页:
SQLflow 基于python开发, 支持通过写sql的方式操作分布式集群, 数据处理, 机器学习、深度学习模型训练, 模型部署, 分布式爬虫, 数据可视化等。
Buildpython3.6
git clone https://github.com/lqkweb/sql...
pip install -r requirements.txt
python manage.py
主页:http://127.0.0.1:5000
脚本页面:http://127.0.0.1:5000/script
单sql页面:http://127.0.0.1:5000/sql
【注意:1、下载apache spark文件配置manage.py中的SPARK_HOME路径。2、data.csv是放到sqlflow/data目录中】
Usage在脚本执行页面:http://127.0.0.1:5000/script 输入 select from A limit 3; 或者 select from A limit 3 as B; 生成临时表A或者B
生成临时表A数据:
select * from A limit 3;
生成临时表B数据:
select * from A limit 3 as B;
打开单sql执行页面:http://127.0.0.1:5000/sql, 直接就可以用spark sql任意语法操作数据表A和数据表B了:
desc A select * from A limit 2 select * from B limit 2
[注] "as B" 相当于创建了一个 B 临时表。
一个简单的sql操作spark集群的Demo,是不是很简单。
[附] sparksql doc: https://spark.apache.org/docs...
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