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利用FlumeMySQL数据准实时抽取到HDFS

下面简单介绍Flume,并详细说明如何配置FlumeMySQL数据准实时抽取到HDFS。 二、Flume简介 1....Event的概念          在这里有必要先介绍一下Flumeevent的相关概念:Flume的核心是把数据数据源(source)收集过来,在收集到的数据送到指定的目的地(sink)。...source接收到数据之后,数据发送给channel,chanel作为一个数据缓冲区会临时存放这些数据,随后sink会将channel数据发送到指定的地方,例如HDFS等。...注意:只有在sinkchannel数据成功发送出去之后,channel才会将临时数据进行删除,这种机制保证了数据传输的可靠性与安全性。 ...,临时文件滚动成目标文件;如果设置成0,则表示不根据events数据来滚动文件 1 6.

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Python爬虫:把爬取到数据插入到execl

前面我们把大量数据已经爬取到了本地,但这些数据如果不存储起来,那么就会变得无效.开始本文之前,请确保已经阅读。...Python爬虫:现学现用xpath爬取豆瓣音乐 Python爬取大量数据时,如何防止IP被封 我们已经把数据爬到本地并已经插入execl,上效果图 ?...读execl文件 需要安装 xlrd库,老办法,直接在setting安装,然后导入放可使用python读取execl 操作这样的execl列表 ?...[k][j] 插入数据 #创建个人收入 sheet1 = f.add_sheet(u'个人收入',cell_overwrite_ok=True) rowTitle2 = [u'编号',u'姓名'...注意这里爬取数据的时候,有的代理ip还是被禁用了,所以获取数据有失败的情况,所以这里需要有异常处理.. 当然数据还应该存入到数据,所以下一篇我们会来讲讲如何把数据插入到数据

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Python | 数据

问题描述 (TABLE)是数据库中用来存储数据的对象,是有结构的数据的集合,是整个数据库系统的基础。SQL数据库中用于存储数据的工具。 是包含数据库中所有数据数据库对象。 定义为列的集合。...与电子表格相似,数据中式按行和列的格式组织排列的。的每一列都设计为存储某种类型的信息(例如日期、名称、美元金额或数字)。...2 主键与外键 (1) 主键:主键是指在可以唯一表示每一行的一列(或列的组合)。其特点是:不可以重复,不可以为空,一个只能有一个主键。...例如:(账号,昵称,密码)账号列就满足其特点可以充当的主键。 (2) 外键:外键是两个连接在一起的键,一个的主键可以在另一个当作这个的外键,进而将两个连接在一起。...结语 在数据库的建立满足三大范式可以很大程度上的减小数据库的冗余,提升数据库的性能;主键的正确建立可以保证数据的唯一性,外键的正确建立可以保证数据的完整性和一致性,同时将不同的关联在一起。

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Python 静态多维数据建模

问题背景我们有一个静态的多层级表单,需要使用 Python 对其进行建模,以便于我们能够在代码对表单的特定层级或子树进行获取和操作。...解决方案2.1 使用 XML 作为数据存储我们可以这种层级结构的数据存储在 XML 文件,并使用 xml.etree.ElementTree 标准模块 XML 文件加载到 Python 的层级数据结构...这样,我们就可以对 XML 数据进行操作,并在需要时将其保存回文件。...'): questions.append(question)# 打印问题列表print(questions)2.2 使用嵌套类创建数据结构我们可以使用 Python 的嵌套类来创建层次化的数据结构...self.title = title self.details = details self.answers = answers然后,我们可以使用这些类来创建我们的表单数据结构

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快速在Python实现数据透视

这条推文很有趣,我能理解,因为一开始,它们可能会令人困惑,尤其是在excel。但是不用害怕,数据透视非常棒,在Python,它们非常快速和简单。数据透视数据科学中一种方便的工具。...如果你想要看到每个年龄类别的平均销售额,数据透视将是一个很好的工具。它会给你一个新表格,显示每一列每个类别的平均销售额。 让我们来看看一个真实的场景,在这个场景数据透视非常有用。...使用Jupyter Notebook允许我们导入所需的Python库,并提供一种显示结果的好方法。...PART 06 使用Pandas做一个透视 Pandas库是Python任何类型的数据操作和分析的主要工具。...成熟游戏在这些类别很少有暴力元素,青少年游戏也有一些这种类型的暴力元素,但比“E+10”级别的游戏要少。 PART 07 用条形图可视化数据透视 数据透视在几秒钟内就给了我们一些快速的信息。

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oracle insert 一张数据插入另外表

一张数据插入两外张B的数据插入A, B有多少符合条件的数据A就插入多少条数据 如表B符合条件有10条数据A也会添加10条数据 case 1 两张的结构完全一样 insert...into tableA select * from tableB case 2, 两张的结构不一样,只获取B符合条件的一些列的数据 insert into tableA (name,age)...select b.studentname, b.age from tableB b where b.id>30 case 3, 两种的结构不一样,需要获取B的符合条件的一些列的数据,还要某些列的特定数据...如需要在A的列添加老师,学校,值是 ‘陈大文’,‘光明中学’,而B没有老师,学校列,那么可以以固定值出现在B输出 insert into tableA (name,age,teacher,school

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使用Python多个工作保存到一个Excel文件

标签:Python与Excel,pandas 本文讲解使用Python pandas多个工作保存到一个相同的Excel文件。按照惯例,我们使用df代表数据框架,pd代表pandas。...numpy as np df_1 = pd.DataFrame(np.random.rand(20,10)) df_2 = pd.DataFrame(np.random.rand(10,1)) 我们介绍两种保存多个工作的...这两种方法的想法基本相同:创建一个ExcelWriter,然后将其传递到df.to_excel(),用于数据框架保存到Excel文件。这两种方法在语法上略有不同,但工作方式相同。...index = False) df_2.to_excel(writer2, sheet_name =‘df_2’, index = False) writer2.save() 这两种方法的作用完全相同——两个数据框架保存到一个...区别 首先,由于方法1的with块,所有数据框架必须在同一作用域内。这意味着如果你的数据框架不在当前作用域内,则必须首先将其引入。 而对于方法2,数据框架可以在不同的作用域内,并且仍然可以工作。

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Python pandas获取网页数据(网页抓取)

因此,有必要了解如何使用Python和pandas库从web页面获取数据。此外,如果你已经在使用Excel PowerQuery,这相当于“从Web获取数据”功能,但这里的功能更强大100倍。...例如,以下HTML代码是网页的标题,鼠标悬停在网页该选项卡上,将在浏览器上看到相同的标题。...Python pandas获取网页数据(网页抓取) 类似地,下面的代码将在浏览器上绘制一个,你可以尝试将其复制并粘贴到记事本,然后将其保存为“表示例.html”文件...pandas将能够使用我们刚才介绍的HTML标记提取、标题和数据行。 如果试图使用pandas从不包含任何(…标记)的网页“提取数据”,无法获取任何数据。...注意,始终要检查pd.read_html()返回的内容,一个网页可能包含多个,因此获得数据框架列表,而不是单个数据框架! 注:本文学习整理自pythoninoffice.com。

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java数据导出为excel表格_数据数据导出到文本文件

公司开发新系统,需要创建几百个数据,建的规则已经写好放到Excel,如果手动创建的话需要占用较长的时间去做,而且字段类型的规则又被放到了另一张,如果手动去一个一个去匹配就很麻烦,所以我先把两张都导入数据...,建数据如下: 其中字段类型被存放到了另一个,根据字段的code从另一去取字段类型: 然后通过java程序的方式,从数据取出数据自动生成建表语句,生成的语句效果是这样的:...,先从数据取出建名字段等信息,全部添加到datalist Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver"); Connection con = DriverManager.getConnection...,则跳过 if(datalist.get(i).getFiledname().length()==0){ //一个新开始,重新创建一个,因为数据库存储的数据,每一个结束会另起一行,数据只包含名...由于本次任务字段类型被放到了另一张,所以需要使用data的code去匹配对应的type的type类型,以此来确定字段类型 String code = datalist.get(i).getCode

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