mergeformat，如何把ppt中几个图形合并在一起？
在PPT中，您可以使用以下方法将多个图形合并成一个：
1. 选中需要合并的多个图形。您可以使用鼠标单击每个图形，或按住Shift键并单击每个图形来进行多选。
2. 在PPT菜单栏中选择“插入”（Insert）选项，并从下拉菜单中选择“形状”（Shapes）。
3. 在“形状”选项下，选择一个适当的形状来合并其他图形。通常，矩形或梯形形状比较适合合并多个图形。
4. 绘制所选形状，然后将其拖动到需要合并的多个图形上方。
5. 按住Ctrl键并单击多次，直到选择所有要合并的图形和新绘制的形状。
6. 点击“形状格式”（Shape Format）选项卡，并在下拉菜单中找到“合并形状”（Merge Shapes）选项。
7. 从“合并形状”选项下选择“组合”（Union），这将把所有图形合并成一个。
8. 最后，调整所得到的新形状的大小和位置。
希望这可以帮助您将多个PPT图形合并在一起。
wps文档页眉用域怎么设置？
打开WPS文字工具，新建空白文档。
域在WPS文字中使用比较广泛，有很大作用，域相当于Windows系统中的环境变量，可以读取很多信息，就是WPS文字中一种对象变量，我们点击插入菜单下面域按钮，可以打开插入域的对话框。
我们看到WPS域的种类比较多，打开分成12类
1-公式
可以设置函数和格式，域代码=
2-跳至文件
就是一个超链接，可以链接文件或网页，域代码 HYPERLINK
3-当前页码
显示当前页 ,域代码 PAGE
4-书签页码
显示书签页，域代码 PAGEREF
5-本节总页数
显示总页数,域代码 SECTIONPAGES
6-自动序列号
就是插入标号，域代码 SEQ
7-标记目录项
显示插入目录的标志，域代码 TC
8-当前时间
显示当前的时间，域代码 TIME
9-创建目录
创建目录，域代码 TOC
10-文档的页数
文档总页数，域代码NUMPAGES
11-文档变量的值
显示变量的值，域代码 DOCVARIABLE
12-样式引用
插入一个有样式的内容 ，STYLEREF 正文 \* MERGEFORMAT。
例如我们可以插入PAGE域代码显示当前页面，也可以插入TIME显示时间，还可以利用HYPERLINK域链接文件和网页。
点击插入域中跳至文件，在域代码里面输入 HYPERLINK "HTTP://WWW.BAIDU.COM"可以创建超链接。
另外WPS文字中域有的有参数，有的没有参数，像HYPERLINK,TOC,SEQ就有参数，而TIME,PAGE等就没有参数。我们插入域后，WPS文字一般不会显示域原来的内容。我们可以点击WPS文字下面的工具---选项菜单，打开选项对话框，在显示组里面勾选域代码就可以了。
然后我们就可以再刚才的超链接下面看到实际的域代码，WORD里面的域代码还有其他用处，大家可以结合自己的需要而使用，可以很方便的提高办公的效率。
mapreduce主要由哪四个阶段组成？
mapreduce主要由以下四个阶段组成：
1、split阶段：
此阶段，每个输入文件被分片输入到map。如一个文件有200M，默认会被分成2片，因为每片的默认最大值和每块的默认值128M相同。
如果输入为大量的小文件，则会造成过多的map数，导致效率下降，可采用压缩输入格式CombineFileInputFormat。
2、map阶段：
此阶段，执行map任务。map数由分片决定，若要增加map数，可增大mapred.map.tasks，若减少map数，可增大mapred.min.split.size。
3、shuffle阶段：
此阶段，将map的输出经过“整理”后给到reduce，也称为“混洗”。分为map端操作和reduce端操作。
在map端，map的输出先写入缓存，当每次缓存快满时，由缓存“溢写”至磁盘，每次溢写都先进行“分区”，并对每个分区的数据进行“排序”和“合并”（可选）。一般会产生多个溢写的文件，这些文件会在map端先被“归并”为一个大的磁盘文件，通知reduce任务来领取自己的分区。
在reduce端，每个reduce任务会从多个map任务领取文件，然后将这些文件进行“归并”，交给reduce任务。
合并（combine）和归并（merge）的区别：对于两个键值对<“a”,1>和<“a”,1>，如果合并，会得到<“a”,2>，即复用reduce的逻辑（也可以自己实现combiner类）；如果归并，会得到<“a”,<1,1>>。combine为可选，可通过调用 job.setCombinerClass（MyReduce.class）设置这一操作。
4、reduce阶段：
执行reduce任务。reduce数量由分区数决定，结果文件的数量也由此决定，且记录默认按key升序排列。reduce数量可通过mapred.reduce.tasks设置，或在代码中调用job.setNumReduceTasks(int n)方法。
SQL之外部数据源如何成为在企业开发中的一把利器？
一、简介#
1.1 多数据源支持#
Spark 支持以下六个核心数据源，同时 Spark 社区还提供了多达上百种数据源的读取方式，能够满足绝大部分使用场景。
CSV
JSON
Parquet
ORC
JDBC/ODBC connections
Plain-text files
注：以下所有测试文件均可从本仓库的resources 目录进行下载
1.2 读数据格式#
所有读取 API 遵循以下调用格式：
Copy
// 格式
DataFrameReader.format(...).option("key", "value").schema(...).load()
// 示例
spark.read.format("csv")
.option("mode", "FAILFAST") // 读取模式
.option("inferSchema", "true") // 是否自动推断 schema
.option("path", "path/to/file(s)") // 文件路径
.schema(someSchema) // 使用预定义的 schema
.load()
读取模式有以下三种可选项：
读模式 描述
permissive 当遇到损坏的记录时，将其所有字段设置为 null，并将所有损坏的记录放在名为 _corruption t_record 的字符串列中
dropMalformed 删除格式不正确的行
failFast 遇到格式不正确的数据时立即失败
1.3 写数据格式#
Copy
// 格式
DataFrameWriter.format(...).option(...).partitionBy(...).bucketBy(...).sortBy(...).save()
//示例
dataframe.write.format("csv")
.option("mode", "OVERWRITE") //写模式
.option("dateFormat", "yyyy-MM-dd") //日期格式
.option("path", "path/to/file(s)")
.save(）
写数据模式有以下四种可选项：
Scala/Java 描述
SaveMode.ErrorIfExists 如果给定的路径已经存在文件，则抛出异常，这是写数据默认的模式
SaveMode.Append 数据以追加的方式写入
SaveMode.Overwrite 数据以覆盖的方式写入
SaveMode.Ignore 如果给定的路径已经存在文件，则不做任何操作
二、CSV#
CSV 是一种常见的文本文件格式，其中每一行表示一条记录，记录中的每个字段用逗号分隔。
2.1 读取CSV文件#
自动推断类型读取读取示例：
Copy
spark.read.format("csv")
.option("header", "false") // 文件中的第一行是否为列的名称
.option("mode", "FAILFAST") // 是否快速失败
.option("inferSchema", "true") // 是否自动推断 schema
.load("/usr/file/csv/dept.csv")
.show()
使用预定义类型：
Copy
import org.apache.spark.sql.types.{StructField, StructType, StringType,LongType}
//预定义数据格式
val myManualSchema = new StructType(Array(
StructField("deptno", LongType, nullable = false),
StructField("dname", StringType,nullable = true),
StructField("loc", StringType,nullable = true)
))
spark.read.format("csv")
.option("mode", "FAILFAST")
.schema(myManualSchema)
.load("/usr/file/csv/dept.csv")
.show()
2.2 写入CSV文件#
Copy
df.write.format("csv").mode("overwrite").save("/tmp/csv/dept2")
也可以指定具体的分隔符：
Copy
df.write.format("csv").mode("overwrite").option("sep", "\t").save("/tmp/csv/dept2")
2.3 可选配置#
为节省主文篇幅，所有读写配置项见文末 9.1 小节。三、JSON#
3.1 读取JSON文件#
Copy
spark.read.format("json").option("mode", "FAILFAST").load("/usr/file/json/dept.json").show(5)
需要注意的是：默认不支持一条数据记录跨越多行 (如下)，可以通过配置 multiLine 为 true 来进行更改，其默认值为 false。
Copy
// 默认支持单行
{"DEPTNO": 10,"DNAME": "ACCOUNTING","LOC": "NEW YORK"}
//默认不支持多行
{
"DEPTNO": 10,
"DNAME": "ACCOUNTING",
"LOC": "NEW YORK"
}
3.2 写入JSON文件#
Copy
df.write.format("json").mode("overwrite").save("/tmp/spark/json/dept")
3.3 可选配置#
为节省主文篇幅，所有读写配置项见文末 9.2 小节。
四、Parquet#
Parquet 是一个开源的面向列的数据存储，它提供了多种存储优化，允许读取单独的列非整个文件，这不仅节省了存储空间而且提升了读取效率，它是 Spark 是默认的文件格式。
4.1 读取Parquet文件#
Copy
spark.read.format("parquet").load("/usr/file/parquet/dept.parquet").show(5)
2.2 写入Parquet文件#
Copy
df.write.format("parquet").mode("overwrite").save("/tmp/spark/parquet/dept")
2.3 可选配置#
Parquet 文件有着自己的存储规则，因此其可选配置项比较少，常用的有如下两个：
读写操作 配置项 可选值 默认值 描述
Write compression or codec None,
uncompressed,
bzip2,
deflate, gzip,
lz4, or snappy None 压缩文件格式
Read mergeSchema true, false 取决于配置项 spark.sql.parquet.mergeSchema
五、ORC#
ORC 是一种自描述的、类型感知的列文件格式，它针对大型数据的读写进行了优化，也是大数据中常用的文件格式。
5.1 读取ORC文件#
Copy
spark.read.format("orc").load("/usr/file/orc/dept.orc").show(5)
4.2 写入ORC文件#
Copy
csvFile.write.format("orc").mode("overwrite").save("/tmp/spark/orc/dept")
六、SQL Databases#
Spark 同样支持与传统的关系型数据库进行数据读写。但是 Spark 程序默认是没有提供数据库驱动的，所以在使用前需要将对应的数据库驱动上传到安装目录下的 jars 目录中。下面示例使用的是 Mysql 数据库，使用前需要将对应的 mysql-connector-java-x.x.x.jar 上传到 jars 目录下。
6.1 读取数据#
读取全表数据示例如下，这里的 help_keyword 是 mysql 内置的字典表，只有 help_keyword_id 和 name 两个字段。
Copy
spark.read
.format("jdbc")
.option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver") //驱动
.option("url", "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/mysql") //数据库地址
.option("dbtable", "help_keyword") //表名
.option("user", "root").option("password","root").load().show(10)
从查询结果读取数据：
val pushDownQuery = """(SELECT * FROM help_keyword WHERE help_keyword_id <20) AS help_keywords"""
spark.read.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/mysql")
.option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
.option("user", "root").option("password", "root")
.option("dbtable", pushDownQuery)
.load().show()
//输出
+---------------+-----------+
|help_keyword_id| name|
+---------------+-----------+
| 0| <>|
| 1| ACTION|
| 2| ADD|
| 3|AES_DECRYPT|
| 4|AES_ENCRYPT|
| 5| AFTER|
| 6| AGAINST|
| 7| AGGREGATE|
| 8| ALGORITHM|
| 9| ALL|
| 10| ALTER|
| 11| ANALYSE|
| 12| ANALYZE|
| 13| AND|
| 14| ARCHIVE|
| 15| AREA|
| 16| AS|
| 17| ASBINARY|
| 18| ASC|
| 1
七、Text#
Text 文件在读写性能方面并没有任何优势，且不能表达明确的数据结构，所以其使用的比较少，读写操作如下：
7.1 读取Text数据#
Copy
spark.read.textFile("/usr/file/txt/dept.txt").show()
7.2 写入Text数据#
Copy
df.write.text("/tmp/spark/txt/dept")
八、数据读写高级特性#
8.1 并行读#
多个 Executors 不能同时读取同一个文件，但它们可以同时读取不同的文件。这意味着当您从一个包含多个文件的文件夹中读取数据时，这些文件中的每一个都将成为 DataFrame 中的一个分区，并由可用的 Executors 并行读取。
8.2 并行写#
写入的文件或数据的数量取决于写入数据时 DataFrame 拥有的分区数量。默认情况下，每个数据分区写一个文件。
8.3 分区写入#
分区和分桶这两个概念和 Hive 中分区表和分桶表是一致的。都是将数据按照一定规则进行拆分存储。需要注意的是 partitionBy 指定的分区和 RDD 中分区不是一个概念：这里的分区表现为输出目录的子目录，数据分别存储在对应的子目录中。
Copy
val df = spark.read.format("json").load("/usr/file/json/emp.json")
df.write.mode("overwrite").partitionBy("deptno").save("/tmp/spark/partitions")
输出结果如下：可以看到输出被按照部门编号分为三个子目录，子目录中才是对应的输出文件。
8.3 分桶写入#
分桶写入就是将数据按照指定的列和桶数进行散列，目前分桶写入只支持保存为表，实际上这就是 Hive 的分桶表。
val numberBuckets = 10
val columnToBucketBy = "empno"
df.write.format("parquet").mode("overwrite")
.bucketBy(numberBuckets, columnToBucketBy).saveAsTable("bucketedFiles")
.......
具体介绍来源于https://www.cnblogs.com/heibaiying/p/11347390.html
word签名行怎么插入？
在Microsoft Word中插入签名行可以通过以下步骤完成：
1. 打开Word文档，并将光标放置在你想插入签名行的位置。
2. 在菜单栏中选择"插入"（Insert）选项卡。
3. 在"文本"（Text）组中，选择"快部件"（Quick Parts）下的"字段"（Field）选项。
4. 在弹出的对话框中，在左侧的"字段名"（Field names）下拉菜单中选择"Author"。
5. 在右侧的"字段代码"（Field codes）框中，输入" \* MERGEFORMAT "。
6. 点击"确定"（OK）按钮来插入签名行。
这样，签名行就会插入到你选择的位置，并自动显示文档的作者信息。你可以根据需要对签名行进行格式设置，例如调整字体、字号、颜色等，以符合你的要求。
请注意，签名行的显示内容取决于文档的作者属性设置。如果你的文档中未指定作者信息，签名行可能显示为空。要更改文档的作者属性，你可以在Word中选择"文件"（File）选项卡，然后点击"信息"（Info）选项，进入文档属性设置页面，在"作者"（Author）字段中输入你的名称。
希望以上步骤能够帮助你成功插入签名行。
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