Python基础数据类型速查表

轻松导入数据，开启您的数据科学之旅！

涵盖常用 SQL 语法的全面指南，包括数据操作、查询和数据管理。

Redis 命令速查表 这份速查表按功能对 Redis 命令进行了分类整理，方便快速查找和使用。 1. 增加命令 SET：设置键值对 HSET：设置哈希字段值 LPUSH：将值插入列表头部 SADD：将成员添加到集合 ZADD：将成员添加到有序集合 2. 查看命令 GET：获取键值对 HGET：获取哈希字段值 LRANGE：获取列表指定范围内的元素 SMEMBERS：获取集合所有成员 ZRANGE：获取有序集合指定范围内的成员 3. 删除命令 DEL：删除键值对 HDEL：删除哈希字段 LPOP：移除并返回列表头部元素 SREM：移除集合指定成员 ZREM：移除有序集合指定成员 4. 其它命令 EXISTS：检查键是否存在 EXPIRE：设置键过期时间 TYPE：获取键值对类型 KEYS：查找所有符合模式的键 SCAN：增量迭代键 注意： 这份表格仅涵盖了基本命令，更多高级命令请参考 Redis 官方文档。

Oracle SQL语言开发指南是一个详细的SQL学习资源，涵盖了Oracle数据库中SQL语言的关键概念和用法。它适合那些希望快速掌握SQL编程基础的学习者。

MySQL命令速查表包括mysql客户端工具的使用、数据库管理、用户和权限管理、表管理、索引、查询语句、DML语句、事务控制、视图、存储过程和触发器、备份恢复等内容。

此速查表包含 Informix 配置文件的基本信息。

SQL Server速查表

Apache Spark 是一个开源的数据处理框架，支持分布式数据计算。在 Spark 中，数据通常被以 RDD（弹性分布式数据集） 的形式存储，通过 Transformation（转换）算子 和 Action（行动）算子 进行处理。 Transformation算子 这些算子用于创建新的 RDD，操作是惰性计算，仅在后续 Action 算子调用时执行。1. map(func)：对每个元素应用一个函数，返回应用后的结果集。2. filter(func)：过滤满足条件的元素。3. flatMap(func)：允许每个元素映射到多个输出元素。4. mapPartitions(func)：对每个分区应用一个函数，返回一个迭代器。5. mapPartitionsWithIndex(func)：类似 mapPartitions，增加了分区索引。6. mapWith(func)：对分区中的元素进行处理，接收分区索引的函数。7. flatMapWith(func)：类似 flatMap，包含分区索引。8. mapValues(func)：应用于键值对中值，保持原键。9. flatMapValues(func)：映射每个值到多个输出。10. sample(withReplacement, fraction, seed)：按照比例随机采样。11. union(otherDataset)：返回当前 RDD 与另一个 RDD 的并集。12. intersection(otherDataset)：返回两个 RDD 的交集。13. distinct([numTasks])：去重处理。14. groupByKey([numTasks])：对键值对的值进行分组。 Action算子 通过触发实际计算并返回最终结果。1. reduce(func)：合并 RDD 中的元素。2. collect()：将 RDD 中的元素拉回到本地。3. count()：计算 RDD 中的元素数量。4. first()：返回第一个元素。5. take(n)：获取前 n 个元素。6. takeSample(withReplacement, n, seed)：返回一个随机采样。7. takeOrdered(n, key=None)：返回排序后的前 n 个元素。8. saveAsTextFile(path)：将 RDD 保存到文件。9. saveAsSequenceFile(path)：将 RDD 存储为序列文件。10. saveAsObjectFile(path)：保存为对象文件。11. countByKey()：统计每个键的数量。12. foreach(func)：对每个元素应用一个函数。 以上操作使得 Spark RDD 提供了灵活而强大的数据处理方式。通过合理使用 Transformation 和 Action 算子，可以实现高效的分布式数据处理。

MySQL是一种广泛应用于各种应用程序和网站开发的关系型数据库管理系统。在MySQL中，数据类型是定义和存储数据的关键组成部分。将详细探讨MySQL支持的各种数据类型，包括它们的特点和在不同场景下的应用。