答案当然不是！！！！今天我们学习的是一个python中用来用于数据分析，操作和可视化的全功能数据分析库pandas~~~先来学习如何读取表格数据文件使用pandas，接下来开始吧：
从本地文件系统加载数据一般使用/开头的绝对路径，快速得到某个文件的绝对路径可以使用readlink -f或者locate命令
资深数据库专家，专研 MySQL 十余年。擅长 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等开源数据库相关的备份恢复、SQL 调优、监控运维、高可用架构设计等。目前任职于爱可生，为各大运营商及银行金融企业提供 MySQL 相关技术支持、MySQL 相关课程培训等工作。
Hive可以管理HDFS中的数据，可以通过SQL语句可以实现与MapReduce类似的同能，因为Hive底层的实现就是通过调度MapReduce来实现的，只是进行了包装，对用户不可见。 Hive对HDFS的支持只是在HDFS中创建了几层目录，正真的数据存在在MySql中，MYSQL中保存了Hive的表定义，用户不必关系MySQL中的定义，该层对用户不可见。Hive中的库在HDFS中对应一层目录，表在HDFS中亦对应一层目录，如果在对应的表目录下放置与表定义相匹配的数据，即可通过Hive实现对数据的可视化及查询等功能 综上所述，Hive实现了对HDFS的管理，通过MySQL实现了对HDFS数据的维度管理 Hive基本功能及概念 database table 外部表，内部表，分区表 Hive安装 1. MySql的安装（密码修改，远程用户登陆权限修改） 2. Hive安装获取，修改配置文件(HADOOP_HOME的修改，MySQL的修改) 3. 启动HDFS和YARN(MapReduce)，启动Hive Hive基本语法： 1. 创建库：create database dbname 2. 创建表：create table tbname Hive操作： 1. Hive 命令行交互式 2. 运行HiveServer2服务，客户端 beeline 访问交互式运行 3. Beeline 脚本化运行 3.1 直接在 命令行模式下 输入脚本命令执行(比较繁琐，容易出错，不好归档) 3.2 单独保存SQL 命令到 文件，如etl.sql ，然后通过Beeline命令执行脚本 数据导入： 1. 本地数据导入到 Hive表 load data local inpath "" into table .. 2. HDFS导入数据到 Hive表 load data inpath "" into table .. 3. 直接在Hive表目录创建数据 Hive表类型： 1. 内部表: create table 表数据在表目录下，对表的删除会导致表目录下的数据丢失，需要定义表数据的分隔符。 2. 外部表: create external table 表目录下挂载表数据，表数据存储在其他HDFS目录上，需要定义表数据的分隔符。 3. 分区表：与创建内部表相同，需要定义分区字段及表数据的分隔符。在导入数据时需要分区字段，然后会在表目录下会按照分区字段自动生成分区表，同样也是按照目录来管理，每个分区都是单独目录，目录下挂载数据文件。 4. CTAS建表 HQL 1. 单行操作：array，contain等 2. 聚合操作：(max,count,sum)等 3. 内连接，外连接（左外，右外，全外） 4. 分组聚合 groupby 5. 查询 : 基本查询，条件查询，关联查询 6. 子查询： 当前数据源来源于 另个数据执行的结果，即当前 table 为临时数据结果 7. 内置函数: 转换, 字符串, 函数 转换：字符与整形，字符与时间， 字符串：切割，合并， 函数：contain，max/min，sum， 8. 复合类型 map（key，value）指定字符分隔符与KV分隔符 array（value）指定字符分隔符 struct(name,value) 指定字符分割与nv分隔符 9. 窗口分析函数 10. Hive对Json的支持
本章的标题表达了作者的主旨：Good Protocols Make Good Practice。的确，好的协议或文件格式，会大大提升使用者的效率。这里的文本化，包括两类，一是通信协议，二是数据文件（包括配置文件，日志文件等）。下面分别讨论这两种数据的常用格式。
当然了，我这种人怎么可能按照官方文档按部就班的去研究，我肯定是先 fuzz 一波了，没错，我是手动 fuzz
python处理数据文件的途径有很多种，可以操作的文件类型主要包括文本文件（csv、txt、json等）、excel文件、数据库文件、api等其他数据文件。
Rec是一个用来验证和转换数据文件的Java应用。从第一行代码到v1版本成形，仅仅经历了一个半月的时间，作为一个开源项目，在很多方面都有着各种各样的纠结。 需求 Rec的需求源自于我们团队所做项目的特
可以将数据信息输入到Python中，也可以从Python中输出数据。通常，导入数据的方法取决于想要输入或输出的数据的格式。
前 言 如果你是数据行业的一份子，那么你肯定会知道和不同的数据类型打交道是件多么麻烦的事。不同数据格式、不同压缩算法、不同系统下的不同解析方法——很快就会让你感到抓狂！噢！我还没提那些非结构化数据和半结构化数据呢。 对于所有数据科学家和数据工程师来说，和不同的格式打交道都乏味透顶！但现实情况是，人们很少能得到整齐的列表数据。因此，熟悉不同的文件格式、了解处理它们时会遇到的困难以及处理某类数据时的最佳／最高效的方法，对于任何一个数据科学家（或者数据工程师）而言都必不可少。 在本篇文章中，你会了解到数据科学家
在上一章我们了解到，物理文件层在MySQL架构位于最底层，将数据库的数据存储在文件系统上，并完成与存储引擎的交互。存储数据包括日志文件，数据文件，配置文件等。本章将介绍linux环境下MySQL的各类文件。
官方文档: https://docs.python.org/2/library/collections.html#collections.Counter
Python 是最流行、功能最强大的编程语言之一。由于它是自由开源的，因此每个人都可以使用。大多数 Fedora 系统都已安装了该语言。Python 可用于多种任务，其中包括处理逗号分隔值（CSV）数据。CSV文件一开始往往是以表格或电子表格的形式出现。本文介绍了如何在 Python 3 中处理 CSV 数据。
开始和数据库玩耍以后，我们将一直与SQL和数据打交道。在日常的操作中，我们只需要对指定的数据库进行操作，执行增删改查，权限管理等。但有些时候由于项目的升级，或者服务器的更换，我们要将数据从一个地方转移到另一个地方，准确的说是从一个数据库服务转移到另一个数据库服务中，因为我们还要继续使用这些数据。
外部表是一个数据存储在数据库外部的OushuDB数据库表，允许OushuDB对存储在数据库之外的数据源中的数据进行访问，就像数据存储在常规数据库表中一样。外部表分可读和可写，数据可以从外部表读取或写入。它和常规数据库表的用法一样， 可以执行INSERT、SELECT、JOIN等操作。外部表通常用于快速并行加载和卸载数据库数据。
物理备份是指直接复制包含数据的文件夹和文件。这种类型的备份适用于大数据量且非常重要，遇到问题需要快速回复的数据库。
Markdown提供了一个特殊符号 > 用于段首进行强调，被强调的文字部分将会高亮显示
在使用hive的时候，分隔符是必不可少的，当学习的时候使用的都是常规分隔符，比如：逗号“,”、竖线“|”等，这些键盘上都可以直接输入的字符，但是这些字符只要是键盘上的，在针对复杂的业务逻辑的时候，都会失效。
报文介绍PostgreSQL copy 命令，通过示例展示把查询结果导出到csv文件，导入数据文件至postgresql。
在 Python 中，列表是一种常见的数据结构，用于存储和组织数据。当我们需要将列表的内容以表格形式展示时，可以通过特定的方法和技巧来实现。本文将详细介绍如何在 Python 中以表格格式打印列表，以便更好地展示和呈现数据。
1）MySQL的最底层的物理结构是数据文件，也就是说，存储引擎层，打交道的文件，是数据文件。
数组的应用，上一期讲了Array、UBound、LBound，这期我们继续将另外两个函数，Split函数和Filter函数。
在创建外部表定义时，必须指定文件格式和文件位置 三种用来访问外部表数据源的协议：gpfdist, gpfdists和gphdfs
在Linux系统中，管道（Pipeline）是一种强大的工具，它允许将一个命令的输出作为另一个命令的输入。通过管道，我们可以将多个命令串联在一起，实现数据的流动和处理。本文将详细介绍如何在Linux中使用管道将命令的输出传递给其他命令，并提供一些常见的使用示例。
在Linux中，管道使用竖线符号 | 表示，它位于两个命令之间。管道的基本语法如下：
引用来自官网的图，MySQL Server架构从上到下依次为网络连接层(Connectors)、服务层（MySQL Server）、存储引擎层(Plugable Storage Engines)、系统文件层(File System)
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。
当谈到王者荣耀游戏时，无法忽视的是其丰富多样的英雄皮肤。这些皮肤不仅为玩家提供了个性化的游戏体验，还展示了设计师们的创造力和努力。然而，要手动下载每个英雄的皮肤图片是一项枯燥且费时的任务。 幸运的是，我们可以利用编程的力量来自动化这一过程。本文将介绍如何使用Python编写一个简单的爬虫程序，通过访问英雄主页并解析HTML代码，来批量下载王者荣耀英雄的皮肤图片。
这样就可以了，只要把 CSV 文件上传到 Linux 系统 Jmeter 下的 bin 目录，这个脚本就可以跨平台执行了
asp.net 2.0有一个特殊目录app_data,通常Sql server 2005 express数据文件就放在这个目录，相应的数据库连接串就是： connectionString="…… data source=.\SQLEXPRESS;Integrated Security=SSPI; AttachDBFilename=|DataDirectory|data.mdf; User Instance=true" 这里有一个DataDirectory的宏，他表示什么意义呢？ DataDirectory
导读：从常见的Excel和CSV到JSON及各种数据库，Pandas几乎支持市面上所有的主流数据存储形式。
前言：废话 之前宝宝出生，然后又忙着考试。 虽然考试很简单，但是必须要一次过，所以沉浸在两本书的海洋之中，好在天道酬勤，分别以自己满意的分数（87、81）通过了考试。 上周又用Python帮朋友实现网页爬虫（爬虫会在pandas后面进行分享） 所以好久木有更新，还是立两天一更的Flag吧！ 一天一更有点受不了了~~~~ pandas主要有DataFrame和Series两种数据类型。 DataFrame类似于一张Excel表，Series类似于Excel中的某一列。 最初笔者想要学习和分享Pandas主要是
Fabric 是一个用 Python 开发的部署工具，最大特点是不用登录远程服务器，在本地运行远程命令，几行 Python 脚本就可以轻松部署。
今天(2019.01.29)考了CCA175考试，针对考试中一些考点和技巧做出总结
可变剪接（Alternative splicing；又称“选择性剪接”）是一种在真核生物中非常普遍的基因表达方式，具体表现为一个基因的外显子以不同的组合方式剪接形成不同的成熟RNA，从而在不同的时空环境和状态下形成不同的蛋白质，执行不同的生物学功能。常见的可变剪接软件包括rMATS，Asprofile以及miso等。本文主要介绍rMATS软件的使用，并对结果利用rmats2sashimiplot可视化。
Hive支持两种方式的数据导入 使用load语句导入数据 使用sqoop导入关系型数据库中的数据 使用load语句导入数据 导入本地的数据文件 load data local inpath '/home/centos/a.txt' into table tt; 注意：Hive默认分隔符是: tab键。所以需要在建表的时候，指定分隔符。 导入HDFS上的数据 load data inpath '/home/centos/a.txt' into table tt; 使用sqoop导入关系型数据库中的数据
查询来的数据没发现有什么异常；照理说逐字段查出来没问题，再逐字段插入应该不会错位。实际上 hive 的 insert 跟想象中传统的 insert 不太一样。
答案: DevOps的核心原则包括持续集成、持续交付、自动化、协作与沟通、以及快速反馈。这些原则旨在通过自动化软件交付过程和改善团队间的协作，来加快和优化软件开发和部署流程。
什么是数据？数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。数据可以是连续的值，也可以是离散的。
https://downloads.mysql.com/archives/community/
此次分享通过双排插座引出的SPI，利用Python，进行经典的0.96寸OLED显示控制。
温度传感器DS18B20是一款常用的数字温度传感器，具有体积小，硬件成本低，抗干扰能力强，精度高的特点。数字温度传感器易于连接，并可以在包装后应用于各种场合，与传统的AD采集温度传感器不同，采用1线总线，可直接输出温度数据。
将Python程序打包成exe（可执行文件）的主要原因是为了便于分发和使用，同时保护代码和提升用户体验。。这个过程有几个关键优点：
提起Markdown，对我来说是毕设、是项目、是不可多得的助手。 Markdown 是一种轻量级的”标记语言”，优点在于 （1）可以更加专注文章内容而不是排版样式。 （2）轻松的导出 HTML 和本身的 .md 文件。 （3）纯文本内容，兼容所有的文本编辑器与字处理软件。 （4）可读，直观。适合所有人的写作语言。 查资料了解到，Hexo下使用的MarkDown为Github的 GFM ，风格很漂亮，简洁美观大方。但是GFM 的MarkDown语法和标准的MarkDown稍有不同，使用过程中需要注意一些，在下面的介绍中我会进行说明的请放心。
由于项目经历原因，经常使用awk处理一些文本数据。甚至，我特意下载了一个windows上的awk：gawk.exe，这样在windows上也能享受awk处理数据的方便性，。
有时候你做好了一个小游戏或者小程序想要打包发送给别人玩或者用的时候，直接发过去，如果别人没有python环境的话，那肯定是用不了的，这时候你需要将程序打包成exe程序。
如果你在学Python数据处理，一定对CSV文件不陌生。日常本地数据存储中，除了Excel文件外，大部分数据都是以CSV文件格式保存的。
1. 任何执行时间长于 wait_timeout或interactive_timeout选项值得备份，都会导致会话被关闭，这也会隐含执行UNLOCK TABLES命令。 2. 对于使用FLUSH TABLES WITH READ LOCK的备份策略来讲，一个共同的缺陷是它们需要两个独立的线程来完成备份过程。运行FLUSH TABLES WITH READ LOCK命令， 然后从当前连接退出将自动执行一条UNLOCK TABLES命令。从FLUSH TABLES WITH READ LOCK成功返回后，任何备份选项都必须在一个不同的并发线程中执行，只 有当适用的备份选项完成时，才可以执行UNLOCK TABLES. 3. 在高并发系统中使用FLUSH TABLES WITH READ LOCK命令的风险是有可能会需要较长的时间，因为有其他耗时较长的语句需要执行，最好被监控和终结，对于在 线型应用的影响又是是不可忽略的。 4. 对MySQL备份的常用方案： * 文件系统冷备份
随着业务数据量的剧增，传统MySQL在数据存储上变得越来越吃力，NoSQL因其良好的性能、扩展性、稳定性逐渐成为业务选型的首要考虑。TcaplusDB是腾讯云推出的一款全托管NoSQL数据库服务，旨在为客户提供极致的数据据存储体验，详细信息请参考官方文档。本文主要介绍如何将MySQL数据迁移到TcaplusDB。
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