m0_69097184的博客

本文介绍了大数据应用与开发赛项中E模块的数据可视化任务，主要针对电商数据进行解析。任务包括使用Vue工程代码实现多种图表展示：柱状图展示消费额最高的省份、饼状图展示各地区消费能力、折线图展示每年上架商品数量的变化、条形图展示消费额最高的地区以及散点图展示省份平均消费额。每个任务都要求将用于图表展示的数据结构在浏览器console中打印输出，并将图表可视化结果和console打印结果截图粘贴至报告中。这些任务旨在通过数据可视化技术，帮助开发者更好地理解和分析电商数据，提升数据处理和展示能力。

在Spark SQL中，`partitionBy()` 动态分区是指根据数据的实际值进行分区，而不是在数据写入时就确定分区的值。动态分区``scala在上述示例中，首先使用 `spark.read` 方法读取 CSV 文件，并将其加载为 DataFrame。然后，使用 `df.write` 方法将 DataFrame 保存为 Parquet 格式的文件。在保存的过程中，使用 `partitionBy` 方法指定了两个列名，即 "column1" 和 "column2"，这样就会根据这两个列的值进行动态分区。