表类型的定义和表类型与 ACID 属性的关系图使得 Hive 表变得清晰。表的位置取决于表的类型。您可以根据其支持的存储格式选择表的类型。
web自动化测试作为软件自动化测试领域中绕不过去的一个“香饽饽”，通常都会作为广大测试从业者的首选学习对象，相较于C/S架构的自动化来说，B/S有着其无法忽视的诸多优势，从行业发展趋、研发模式特点、测试工具支持，其整体的完整生态已经远远超过了C/S架构方面的测试价值。
0、flomo导出html格式-转为txt、excel格式，删除一些长笔记保证在AI输入范围内-丢给AI-提问
不论是数据分析还是机器学习，乃至于高大上的AI，数据源的获取是所有过程的入口。 数据源的存在形式多为数据库或者文件，如果把数据看做一种特殊格式的文件的话，即所有数据源都是文件。获得数据，就是读取文件的操作，文件有各种各样的格式即数据的组织形式，如何方便快捷地获取文件中的内容呢？
作为一名数据专家，日常工作很可能都是在使用数据之前对其进行导入、操作和转换。可悲的是，许多人都没有机会接触到拥有精心策划过的数据的大数据库。相反，被不断地喂食 “TXT” 或 “CSV” 文件，并且在开始分析之前，必须经历将它们导入到 Excel 或 Power BI 解决方案的过程。对用户来说，重要的商业信息往往是以以下格式存储或发送给用户的。
以下的文字版内容，可能在后续的代码变动下会略有更改，大体上不变，要获取最新的信息，可私信笔者，加入Excel催化剂组建的python开发者社群，一起深入交流。
需要注意的是：在调用getCellValue方法之前不用设置该单元格格式，否则解析有可能不成功（因为你不知道单元格格式，除非你采用getCellValue方法内部的方式判断--冗余代码）。
数据经过采集后通常会被存储到Word、Excel、JSON等文件或数据库中，从而为后期的预处理工作做好数据储备。数据获取是数据预处理的第一步操作，主要是从不同的渠道中读取数据。Pandas支持CSV、TXT、Excel、JSON这几种格式文件、HTML表格的读取操作，另外Python可借助第三方库实现Word与PDF文件的读取操作。本章主要为大家介绍如何从多个渠道中获取数据，为预处理做好数据准备。
Excel 2003 Excel 2007 Excel 2010 Excel 2013
在Excel催化剂现存在100+功能中，零散分布了大量的文件类操作，在Excel催化剂倡导的搜索+笔记的方式下使用插件，无需死记硬背，真正到使用时，对功能文档及功能菜单进行搜索即可。
>- ENUM和CHAR(VARCHAR)类型关联查询，会慢一些，因此，假如预先知道某列需要与CHAR类型关联，那么就不应该将该列设置为ENUM类型 >- ENUM类型的列可有效缩小表所占的空间，书中写可缩小1/3
在项目config目录创建conf.py文件，所有的目录配置信息写在这个文件里面。
开启线程执行导出的时候使用的是Task.Run(() =>{});若将框架版本改为4.0则需要将此处修改为new Thread(() =>{}).Start();
233酱工作中开始接触Presto等大数据分析场景下的内容，列式存储属于OLAP中重要的一环。这周主要花时间搜索阅读网上的相关资料，发现一众大数据、数据库开发等大佬们的总结文章，如知乎专栏：「分布式数据系统小菜」、「数据库内核」、「Presto」、「尬聊数据库」...这对我这种想要入门的小白是很好的读物。本篇文章是我主要基于上述专栏中的一些资料的笔记总结，因为能力有限，很难跳脱于本文参考资料的总结。希望本篇文章能对和我一样的小白起到科普作用，想要了解更多的小伙伴请移步以上专栏。另外，对OLAP/Presto等感兴趣的小伙伴也欢迎和233酱多多交流，一起学习进步，求抱大腿，hhh~~
设计软件时，我们通常要花费很多精力编写高质量代码。但这还不够，一个好的软件还应关注它的生态系统，例如测试，部署，网络等，这其中最重要的一方面就是配置管理。
包管理 管理包和依赖的工具。 pip：Python 包和依赖关系管理工具。 pip-tools：保证 Python 包依赖关系更新的一组工具。 pipenv：Python 官方推荐的新一代包管理工具。 poetry: 可完全取代 setup.py 的包管理工具。 conda：跨平台，Python 二进制包管理工具。 Curdling：管理 Python 包的命令行工具。 wheel：Python 分发的新标准，意在取代 eggs。 分发 打包为可执行文件以便分发。 PyInstaller：将 Python
网站上看每月盈亏方便，但一次次看每日盈亏手指都要点抽筋了。习惯性的按下F12，哐哐一顿抓包，参数倒是简单，但好像没在页面上操作账号就会被强制登出，所以用协议的方式好像不大合适。因此，用易语言弄了个小工具来回忆这波“血泪史”。
本篇主要接着上一篇文章继续就“测试常见linux命令集合六”进行展开讲解,主要包括“touch、vim、yum、whereis、rpm”命令。希望感兴趣的小伙伴可以坚持看下去同时欢迎提出宝贵的意见让我们一起进步！
Cloudera Runtime（CR）服务包括Hive和Hive Metastore。Hive服务基于Apache Hive 3.x（基于SQL的数据仓库系统）。Hive 3.x与以前版本相比的增强功能可以提高查询性能并符合Internet法规。
Python为啥这么火，这么多人学，就是因为简单好学，功能强大，整个社区非常活跃，资料很多。而且这语言涉及了方方面面，比如自动化测试，运维，爬虫，数据分析，机器学习，金融领域，后端开发，云计算，游戏开发都有涉及。
Pandas是数据处理中非常常用的一个库，是数据分析师、AI的工程师们必用的一个库，对这个库是否能够熟练的应用，直接关系到我们是否能够把数据处理成我们想要的样子。Pandas是基于NumPy构建的，让以NumPy为中心的应用变得更加的简单，它专注于数据处理，这个库可以帮助数据分析、数据挖掘、算法等工程师岗位的人员轻松快速的解决处理预处理的问题。比如说数据类型的转换，缺失值的处理、描述性统计分析、数据汇总等等功能。 它不仅仅包含各种数据处理的方法，也包含了从多种数据源中读取数据的方法，比如Excel、CSV等，这些我们后边会讲到，让我们首先从Pandas的数据类型开始学起。 Pandas一共包含了两种数据类型，分别是Series和DataFrame，我们先来学习一下Series类型。 Series类型就类似于一维数组对象，它是由一组数据以及一组与之相关的数据索引组成的，代码示例如下：
Cloudera的流分析中除了包括Flink，还包括SQL Stream Builder创建对数据流的连续查询。我们在该系列的第一部分介绍了《Cloudera中的流分析概览》，今天我们来快速浏览一下SQL Stream Builder的概览。
本篇介绍如何利用Kettle提供的转换步骤和作业项实现Hadoop数据仓库的数据抽取，即ETL过程中的Extract部分。首先简述Kettle中几种抽取数据的组件，然后讲述变化数据捕获（Change Data Capture，CDC），以及Kettle如何支持不同的CDC技术。Hadoop生态圈中的Sqoop工具可以直接在关系数据库和HDFS或Hive之间互导数据，而Kettle支持Sqoop输入、输出作业项。最后我们使用Kettle里的Sqoop作业项以及基于时间戳的CDC转换实现销售订单示例的数据抽取过程，将MySQL中的源数据抽取到Hive的rds数据库中。
技巧1、单元格内强制换行 技巧2、锁定标题行 技巧3、打印标题行 技巧4、查找重复值 技巧5、删除重复值 技巧6、快速输入对号√ 技巧7、万元显示 技巧8、隐藏0值 技巧9、隐藏单元格所有值。 技巧10、单元格中输入00001 技巧11、按月填充日期 技巧12、合并多个单元格内容 技巧13、防止重复录入 技巧14、公式转数值 技巧15、小数变整数 技巧16、快速插入多行 技巧17、两列互换 技巧18、批量设置求和公式 技巧19、同时查看一个excel文件的两个工作表。 技巧20：同时修改多个工作表 技巧21：恢复未保存文件 技巧22、给excel文件添加打开密码 技巧23、快速关闭所有excel文件 技巧24、制作下拉菜单 技巧25、二级联动下拉 技巧27、删除空白行 技巧28、表格只能填写不能修改 技巧29、文字跨列居中显示 技巧30、批注添加图片 技巧31、批量隐藏和显示批注 技巧32、解决数字不能求和 技巧33、隔行插入空行 技巧34、快速调整最适合列宽 技巧35、快速复制公式 技巧36、合并单元格筛选
在Excel中，我们经常会遇到要将文本拆分。Excel中的文本拆分为列，可以使用公式、“分列”功能或Power Query来实现。
这篇万字长文，是黄同学辛苦为大家辛苦翻译排版。希望大家一定从头到尾学习，否则，可能会找不到操作的数据源。
经过测试使用发现，RDS PostgreSQL 存在限制的主要有两类 SQL 命令：
市面上有不少用于推进某些业务的表单设计器，例如轻流、简道云等，它们的理念是用一个很小的表单和流程，解决企业的细小业务，可以理解为问卷收集基础上的流转能力。但是，对于开发者而言，往往需要面临比这类细小业务复杂的多得多的业务流程，以及流程节点上的表单。我在该领域持续研究了三年多，这些研究有静态的，也有动态的。所有动态化，有两个角度，从产品运营人员的角度，处于流程中的表单可能随时需要调整一些策略，例如字段的限制，或者某些字段的增删；从开发人员的角度，我们不能用代码限定死表单及其囊括各方面的内容，而是需要在前后端配合下，异步的生成表单的界面、交互、业务逻辑等等。本文将梳理我的设计思路。
在生物信息分析中，通常要借助于大型服务器来处理各种数据，而Linux系统是比较通用的服务器操作系统。在Linux系统中，我们一般通过命令行指令来执行各种任务。无论是个人PC版Linux系统，还是远程服务器，我们一般通过图形界面X Window软件与计算机进行交互。个人PC版Linux系统自带图形界面，可以打开终端（terminal）输入指令；对于远程服务器，我们则需要模拟终端软件的帮助，最常用的为Xshell，其界面如下所示：
本章专门讨论 Power Query 新手会面临的两个常见问题：理解 Power Query 是基于数据类型（而不是数据格式）的工具，以及如何理解和处理 Power Query 查询中的错误。
导读：Doris是一种MPP架构的分析型数据库，主要面向多维分析、数据报表、用户画像分析等场景。自带分析引擎和存储引擎，支持向量化执行引擎，不依赖其他组件，兼容MySQL协议。
读取的数据会生成一个DF，该DF就一列列名字叫做 image。但是其实他是个嵌套数据结构，具体结构如下
SAS的数据类型 首先，sas的编程大概就两块：Data和PROC，这个倒是蛮清晰的划分。然后目前关注data部分。 SAS的数据类型还真的只有两种：数字和文本。那么看来日期就要存成文本型了。变量名称
最近在写一个覆盖公司产品全站页面性能测试的项目，随着代码量逐渐上升， 单纯的脚本执行的姿势，使维护成本上去了，代码散落各地，调用要打一大串。 所以直接搞成CLI改善使用体验和降低维护成本。
在计算机编程中，pandas是Python编程语言的用于数据操纵和分析的软件库。特别是，它提供操纵数值表格和时间序列的数据结构和运算操作。它的名字衍生自术语“面板数据”（panel data），这是计量经济学的数据集术语，它们包括了对同一个体的在多个时期上的观测。它的名字是短语“Python data analysis”自身的文字游戏。
https://phpspreadsheet.readthedocs.io/en/latest/
Excel 2010是一款功能强大、方便灵活、使用快捷的电子表格制作软件,可用来创建数据表格:还可以利用公式或函数对所输入的数据进行计算...
可以用记事本打开不乱码的文件，即文本文件，不限于txt结尾的文件。如json/xml/ini等一大堆其他文件也算。
昨天，梦姐问我们，她存在一个任务，找到 关注数排行100 和 浏览量排行100 的专栏博客，在2017年还有更新的专栏。 梦姐说他要出去一趟，M大神在吃饭，于是我估算时间，只有半个钟。 整理一下：半个钟时间，找到两个表格中，在2017年更新的专栏。这就是需求。
数据专业人员经常做的工作之一是将多个数据集追加到一起。无论这些数据集是包含在一个 Excel 工作簿中，还是分布在多个文件中，问题是它们需要被纵向【追加】到一个表中。
今天总结的内容为通过xlrd和xlwt模块将读取的多个excel文件中多个工作表输出至多个excel文件中。 通过xlrd和xlwt读多个excel文件并写入一个新excel文件 获取文件名可通过glob以及os模块进行，获取一个excel文件中的多个工作表则通过xlrd.open_workbook()函数所打开的excel文件对象的sheets()进行读取，以下实例为读取多个excel文件当中的多个工作表，并将每个excel文件的全部内容输出至一个excel文件的不同工作表中，代码如下： import p
Excel导入导出套件，支持百万级(几百万亦可)数据 导出 和 读取 （格式仅限xlsx）而不占用多少内存，方便易用的方法让导入导出更易使用 支持.Net Core，docker，Windows。
在Linux系统中，我们一般通过命令行指令来执行各种任务。无论是个人PC版Linux系统，还是远程服务器，我们一般通过图形界面X Window软件与计算机进行交互。个人PC版Linux系统自带图形界面，可以打开终端（terminal）输入指令；对于远程服务器，我们则需要模拟终端软件的帮助，最常用的为Xshell，其界面如下所示：
Power Query 可以在 Power BI 或 Excel 中使用，很多人一开始就在想到底用哪个平台来使用 Power Query，其实不必为此纠结，总有一天会意识到需要把查询复制到一个另一个中的。这有可能是将查询从一个 Excel 工作簿中复制到另一个 Excel 工作簿中，从 Excel 复制到 Power BI，或者从 Power BI 复制到 Excel。在本章中，将探讨将查询从一个工具快速移植到另一个工具的方法。请记住，虽然本书的重点是 Excel 和 Power BI，但这些步骤对于任何承载 Power Query 的工具来说几乎是相同的，即使它包含在其他微软产品或服务中。
工作中进行excel的时候遇到了两个问题， 1.excel表中列值过大，由于没有进行特殊处理，程序没法正常运行； 2.列值中含有日期格式的文本，不能正确读取； 所以通过网络搜索，并解决了问题，记录一下，以备后用： 解决方法： /****知识点总结***** 1.列数值过大，可以通过 PHPExcel_Cell::columnIndexFromString($column)，获取最大列的数值 2.针对表格中有日期的，可以通过PHPExcel_Shared_Date::ExcelToPHP($value) 进行
power query学习笔记， 记录下一些不可直接操作但使用频次相对较高的一些语法 大数据时代的来临，每天需要处理的数据量都很大，对于部分计算机语言学起来比较吃力的同学，可以选择PQ进行大体量数据的处理，基本上都是可视化操作，方便上手 而且从16版开始16、19、365版本的excel pq不在需要单独插件，直接并入到Excel的【数据】选项卡下面了，使用起来更方便
逗号分隔值（Comma-Separated Values，CSV，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。纯文本意味着该文件是一个字符序列，不含必须像二进制数字那样被解读的数据。CSV文件由任意数目的记录组成，记录间以某种换行符分隔；每条记录由字段组成，字段间的分隔符是其它字符或字符串，最常见的是逗号或制表符。通常，所有记录都有完全相同的字段序列。通常都是纯文本文件。建议使用WORDPAD或是记事本来开启，再则先另存新档后用EXCEL开启，也是方法之一。
windows上测试可以安装Gitlinux中，准备删除文件的脚本deleteFile.sh，picture.txt保存待删除文件的文件路径，picture文件夹下面有三张待删除图片a/b/c.jpg
本项目链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5196032?contributionType=1 0.问题描述 可以参考issue：
本项目链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5196032?contributionType=1 基于ERNIELayout&pdf
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
