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解决Python爬虫开发中的数据输出问题：确保正确生成CSV文件

然而，许多开发者在使用Python编写爬虫时，常常遇到数据输出问题，尤其是在生成CSV文件时出错。...本文将详细介绍如何解决这些问题，并提供使用代理IP和多线程技术的完整示例代码，以确保高效、准确地生成CSV文件。正文一、常见问题分析数据提取不完整：网页结构变化或抓取逻辑错误导致数据提取不全。...文件写入问题：CSV文件写入过程中的格式或权限问题。二、解决方案使用代理IP：避免因IP被封禁导致的数据提取失败。...通过这些措施，开发者可以确保高效、准确地生成CSV文件，为后续数据分析提供可靠支持。希望这篇文章能为您的爬虫开发提供实用的指导和帮助。...实例以下代码展示了如何使用代理IP、多线程技术进行高效、稳定的数据抓取，并正确生成CSV文件。示例中使用了爬虫代理。

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使用Python创建faker实例生成csv大数据测试文件并导入Hive数仓

一、Python生成数据 1.1 代码说明 这段Python代码用于生成模拟的个人信息数据，并将数据保存为CSV文件。 导入必要的模块： csv：用于处理CSV文件的模块。...使用计数器 row_counter 来跟踪生成的行数。 使用循环生成多个CSV文件，每个文件包含 rows_per_file 行数据。...在每个文件中，生成随机的个人信息数据，并将其写入CSV文件。 数据生成的过程中，每10000行数据打印一次进度。 所有数据生成后，打印生成的总行数。...这段代码使用Faker库生成模拟的个人信息数据，每个CSV文件包含一定数量的行数据，数据字段包括 Rowkey, Name, Age, Email, Address, IDNumber, PhoneNumber...本案例由于使用python生成文件，只有第一个csv文件有列名，其余csv没有列名，我们稍后单独处理这一个首行。

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0792-5.16.2-如何通过Hive跨集群迁移Kudu表

文档编写目的 在日常使用中你的Kudu 集群版本非常低或者部署在其他非CDH集群中，迁移起来非常麻烦。...然后导出表数据为csv文件并查看，注：impala 25003 端口由于启用了负载均衡的 impala-shell -i xxxcli1:25003 -q "select * from default.test_tbl...将导出的数据文件拷贝到其他集群的节点，通过HDFS distcp或者直接本地拷贝都可以，这里测试使用的本地拷贝 scp -rp test_tbl_kudu.csv root@xxx01kf:/tmp/...load csv 文件数据导入到刚刚新建的Hive表中,这里使用本地load 的方式 load data local inpath '/tmp/test_tbl_kudu.csv' into table...在CDP7.1.1 的新集群中创建kudu 表,注：新集群这里没有启用负载均衡故端口为21000 #在新集群的节点执行命令进入impala-shell 命令行 impala-shell -i xxxx05kf

1.6K41

将R与Cloudera Impala集成，以实现Hadoop上的实时查询

它可以处理各种数据源，从逗号分隔的文件（csv）到由URL引用到关系数据库的网页内容到NoSQL（例如MongoDB或Cassandra）以及Hadoop。...impala-architecture.jpeg 一种选择是使用作为impala软件包一部分的impala-shell，并提供命令行界面。...下载表格文件后，您需要从文件中删除第一行（标题），然后使用Hadoop文件系统shell（HDFS Shell）将其加载到HDFS中。...现在我们可以登录到Impala Shell来创建我们的表。...Impala有类SQL的查询语言，所以您可以使用熟悉的’CREATE TABLE‘命令。外部命令标明物理数据文件不在Impala中进行管理; 即使删除表格，这些文件也会保存在HDFS目录中。

4.3K70

Shell学习笔记之在linux定时任务crontab中使用nohup不输出到nohup文件

0x00 概述 在linux定时任务crontab中使用nohup不输出到nohup文件,这时候需要做个重定向,将输出结果重定向到nohup文件即可. 0x02 增加重定向 最初的shell脚本,注意该脚本在命令行正常运行是可以把输出自动只想...,这样不会覆盖掉之前的日志文件 else echo "runing....." fi 在命令行直接sh这个脚本文件, 脚本的输出会自动定向到脚本同级目录的nohup.out文件内; 但是当把这个脚本挂载到定时任务...crontab内, 脚本的输出则不会定向到脚本同级目录的nohup.out文件内; 这时候需要做个重定向,注意两个脚本的区别: #!...nohup python /home/hlz/Desktop/test.py >> /home/hlz/Desktop/test.log 2>&1 & # 执行启动脚本命令,nohup输出是追加到日志文件...,这样不会覆盖掉之前的日志文件 else echo "runing....." fi 需要加入指定重定向的文件绝对路径,后续该脚本定时启动的时候无论重启多少次,脚本的输出都会重定向到这个文件内.

2.4K40

Impala基本原理

5 impala 操作 外部 shell ```shell impala-shell -h 帮助 -v 版本 -V 详细输出 -queit 关闭详细输出 -p 显示执行计划 -i hostname 连接主机...(数据量较大时，可连接内存(128G)较大的主机执行) -r 刷新所有元数据 -q query 从命令行执行,不进入impala-shell -d default_db 指定数据库 -B 去格式化输出...--output_delimiter=character 指定分隔符 --print_header 打印列名 -f query_file 执行文件，逗号分隔 -o filename 输出到指定文件 -... 不退出impala-shell执行Linux命令 profile（查询完成后执行） 查询最近一次查询的底层信息 创建数据库 create database db1; 删除数据库 use...，不建议用此方式加载批量数据 2、load data方式：在进行批量插入时使用这种方式比较合适 3、来自中间表：此种方式使用于从一个小文件较多的大表中读取文件并写入新的表生产少量的数据文件。

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impala shell

文件 4.直接执行查询语句 5.指定连接运行 impalad 守护进程的主机 6.保存执行结果到文件 7.对查询结果去格式化 8.去格式化后指定分隔符 9.显示查询的执行计划(与EXPLAIN语句输出相同...） 3.执行指定路径的sql文件 impala-shell –f  （--query_file=query_file） impala-shell -f a.sql 4.直接执行查询语句 impala-shell...impala-shell –i hostname （--impalad=hostname） 6.保存执行结果到文件 impala-shell –o （--output_file filename） impala-shell...–o 文件名 7.对查询结果去格式化 impala-shell –B（--delimited） 8.去格式化后指定分隔符 --output delimiter-:该选项对使用-B选项去格式化输出的查询结果指定各字段间的分...,隔符.默认的分隔符为制表键('\t'),如果输出字段中包含了分隔符字符,这个字段将使用/进行 转义 impala-shell –B --output_delimiter=","          指定分隔符

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0464-如何离线分析HDFS的FsImage查找集群小文件

在前面的文章Fayson介绍了《如何在Hadoop中处理小文件》，《如何使用Impala合并小文件》和《如何在Hadoop中处理小文件-续》。...本篇文章Fayson的分析脚本主要基于HDFS提供的oiv命令来进行FsImage离线分析，将FsImage文件解析问指定的csv格式数据，如下脚本分析的具体步骤： 1.使用hdfs命令获取FsImage...analyse_sql：主要存放分析小文件的SQL语句 ? base_sql：主要存放建表语句及基础数据生成SQL脚本 ?.../config-env.sh impala-shell -i $IMPALAD --var=DB_NAME=${DB_NAME} -f ....tmp_meta：该目录主要用于存放HDFS的元数据及oiv生成的csv文件 3 基于HDFS数据目录统计分析 如下统计方式主要基于HDFS的数据目录进行统计分析，统计HDFS指定目录下所有数据文件数、

3.6K50

Impala TPC-DS基准测试

hive-testbench生成Hive基准测试数据》，在生成的Hive基准测试数据的基础上，如何进行Impala的TPC-DS基准测试，本篇文章主要介绍如何准备Impala基准测试数据及使用99条SQL...以上的环境准备具体可以参考Fayson前面的文章《如何编译及使用hive-testbench生成Hive基准测试数据》 3.准备Impala基准测试数据 ---- 我们基于hive-testbench生成的...2.在Impala Daemon节点执行如下命令，生成Impala基准测试数据 [root@ip-172-31-30-69 ~]# impala-shell -i ip-172-31-30-69.ap-southeast...2.编写批量运行脚本run_all_queries.sh，将结果输出到日志文件 [root@ip-172-31-30-69 impala-tpcds]# vim run_all_queries.sh...run_all_queries.sh脚本用于执行99条SQL并输出日志目录 logs目录主要存放执行的SQL结果 ddl-tpcds目录创建Impala基准测试表的SQL文件。

2.1K51

【Impala篇】---Hue从初始到安装应用

Shell（控制台外部执行时命令） -h（--help）帮助 -v（--version）查询版本信息 -V（--verbose）启用详细输出 --quiet 关闭详细输出 -p 显示执行计划 -i ...）结果输出到指定文件 -c 查询执行失败时继续执行（一般项目升级的时候，二期可以执行一期的业务看下具体哪些业务语句失败了） -k（--kerberos） 使用kerberos安全加密方式运行impala-shell... 不退出impala-shell执行Linux命令 profile （查询完成后执行） 查询最近一次查询的底层信息 实例： 去格式化： ?...2.要点： 1、SQL优化，使用之前调用执行计划 2、选择合适的文件格式进行存储 3、避免产生很多小文件（如果有其他程序产生的小文件，可以使用中间表） 4、使用合适的分区技术，根据分区粒度测算 5、...使用compute stats进行表信息搜集 6、网络io的优化：    a.避免把整个数据发送到客户端    b.尽可能的做条件过滤    c.使用limit字句    d.输出文件时，避免使用美化输出

1.6K20

0674-5.16.2-如何在CDH5中使用Phoenix4.14.1

Impala则主要是基于HDFS的一些主流文件格式如文本或Parquet提供探索式的交互式查询。Hive类似于数据仓库，定位为需要长时间运行的批作业。...Phoenix很适合需要在HBase之上使用SQL实现CRUD，Impala则适合Ad-hoc的分析类工作负载，Hive则适合批处理如ETL。 Phoenix非常轻量级，因为它不需要额外的服务。...7 Phoenix4.14.1的bulkload 1.准备一个测试csv文件用来导入Phoenix的表中，Fayson这里准备一个1.2GB，995W行，11个字段的数据文件。...2.将准备好的csv文件put到HDFS，然后通过Phoenix自带的bulkload工具将准备好的csv文件批量导入到Phoenix的表中。...2.执行bulkload导入csv文件的时候，直接使用以下命令 hadoop jar /opt/cloudera/parcels/PHOENIX/lib/phoenix/phoenix-4.14.1-cdh5.16.2

1.8K20

DBeaver连接hive、impala、phoenix、HAWQ、redis

基于选定行生成SQL语句。 所选列的基本统计信息。 6. 模拟数据生成器 可以为表生成随机数据（或“模拟”数据）。...企业版包括基本和高级数据生成器，包括：灵活的数字生成器、随机字符串、姓名、地址、信用卡、域名和IP地址、自定义正则表达式等。 7. SQL编辑器 将脚本组织到文件夹中并为特定脚本重新分配数据库连接。...数据传输 将数据导出到一个文件或另一个数据库表，如果目标表不存在，可以选择创建该表。支持的文件格式包括：CSV、HTML、XML、JSON、XLS、XLSX。...也可以直接从CSV文件将数据导入数据库表，在向导中设置列映射和数据类型。可将数据传输配置另存为任务并随时运行。 11....在打开的“编辑驱动'Cloudera Impala'”窗口中，点击“添加文件”按钮，选择D:\dbeaver\drivers\ImpalaJDBC42.jar文件，然后点击“找到类”按钮，选择“com.cloudera.impala.jdbc.Driver

7.5K20

大数据技术入门：impala查询引擎

----来源于百度百科 Impala核心能力 Impala是性能最高的SQL引擎（提供类似RDBMS的体验），它提供了访问存储在Hadoop分布式文件系统中的数据的最快方法。...Impala支持各种文件格式，如LZO，序列文件，Avro，RCFile和Parquet。...四、Impala 工作原理 Impalad: Impala 核心组件，运行在各个数据节点上面， 守护进程 Impala daemon，它负责接收从 impala-shell、Hue、JDBC、ODBC...Catalogd： 负责元数据管理，可以从 Hive 元数据库中提取更新元数据给其他组件，也能将元数据变化通知给集群的各个节点， 五、日常运维指令 连接 Impala impala-shell -i...-s 为 sa_cluster -q：直接执行 sql 语句，不用进入 impala-shell 环境 -o：查询结果输出到指定文件

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0639-6.1.1-Spark读取由Impala创建的Parquet文件异常分析

作者：冉南阳 问题重现 测试环境： 1.RedHat7.4 2.CDH6.1.1 3.使用root进行操作 1.使用Impala创建Parquet表并插入数据。...2.使用Impala查看数据，数据显示正常。 select * from test_parquet; ? 3.使用CDH6.1.1中的Spark2.4访问该数据文件。...3.3 方法3 启动spark-shell的时候带上启动参数 1.使用以下参数重新启动spark-shell spark-shell --conf spark.sql.parquet.binaryAsString...4 问题总结 1.使用Impala创建的Parquet文件，如果包含字符串类型，由Spark代码直接读取该Parquet文件时会显示异常，将字符串的值显示为二进制binary。...2.主要原因是因为由其他系统生成的Parquet文件，特别是Impala，Hive和旧版本的Spark SQL，在写Parquet文件的schema时候不区分字符串和二进制。

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一步一步理解 Impala query profile（三）

测试用的数据库有三张表： flights.csv airlines.csv airports.csv 查询语句如下： SELECT a.airline as airline_name,...，我们的想法是尽可能地接近 4、由于数据量大，Impala对文件进行了分割，并在4台主机上执行扫描操作，从而分散负载 5、当flight_delay.flights表扫描完成之后，Impala开始扫描另一张表...由于该表只有14行，所以只需要97毫秒就可以扫描它 6、由于表很小，只有14行，Impala只使用1台主机来执行扫描操作 7、下一步是广播（broadcast）较小的表flight_delay到执行查询的所有节点...因此，从这里，我们可以怀疑Impala协调器（coordinator）和客户端之间可能存在一些网络问题（当从客户端，如impala-shell或Hue，到Impala协调器主机获取数据时）。...这是Impala profile系列的第3部分，详细介绍了如何将查询计划部分中显示的操作号与概要文件部分的最后部分联系起来，概要文件部分显示了每个操作的详细度量，包括平均操作和每个主机上的单独操作。

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