从csv文件中导入数据到Postgresql已有表中，如果数据已经存在则更新，如果不存在则新建记录。 根据csv文件格式，先在postgresql中建立临时表： =# create table tmp (no int,cname varchar,name varchar,dosage varchar address varchar,is_base boolean,is_province_base boolean, provence varchar,remark varchar) 导入临时表 ： =# copy tmp from '/tmp/20171228.csv' delimiter ',' csv; 更新已有表： =# update oldtable set is_base=t.is_base
最近做的项目，有个需求(从Elastic Search取数据，业务运算后），每次要向MySQL插入1300万条数据左右。 后改为"load data infile"大概，10万条数据平均1秒~1.5秒，实际的代码示例如下： query = "LOAD DATA INFILE '/var/lib/mysql-files/es.csv ()导出的csv是带标题的，如下： ? 不需要标题导入到数据库，就跳过嘛 （5）@dummy ，通过占位符，跳过不需要的数据 导入到表的column顺序必须和文件保持一致，通过@dummy可以跳过不需要的column（示例跳过totoal_flow_size 引用： 如何导入5亿条数据到mysql — https://derwiki.tumblr.com/post/24490758395/loading-half-a-billion-rows-into-mysql
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所以，如果单纯的只是存储文本格式的数据，可以直接选择使用CSV文件，读写方便，易于实现，数据可以表格化展示，这就是优点！ ---- 二、CSV文件读和写 （1）通过标准的Python的库导入CSV文件 CSV，用来处理CSV文件。 这个类库中的reader（）函数用来读入CSV文件。 CSV文件 可以使用Munpy的loadtxt（）函数导入数据。 delimiter=',')print(data.shape) （3）采用Pandas导入CSV文件 - 机器学习项目中常用来做数据清洗与数据准备工作。 使用熊猫来导入文件需要使用pandas.read_csv（）函数。这个函数的返回值是数据帧，可以很方便地进行下一步的处理。
使用这个mock数据生成器网站https://www.mockaroo.com/b6790790，创建一个基于Marketing Cloud contact schema的csv文件。 [1240] 打开csv文件之后，还可以用文本编辑器对值进行微调。 [1240] 进入Marketing Cloud，点Import进行导入： [1240] [1240] [1240] 在business administration这个catalog里的import monitor对导入过程进行监控： [1240] 导入成功： [1240] [1240] 导入的数据可以在Marketing Cloud里使用了： [1240]
sml_cancel_time int ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n'; -- local 表示数据文件在 如果不加local，则需要将文件上传到HDFS load data local inpath '/data/home/gongzi/main_recommend.csv' into table temp.tmp_cuiwei_main_recommend ; select sml_sa_id, -- 加上##号的目的是看字段与数据有没有对应上 "##", sml_set_time, "##", sml_cancel_time from temp.tmp_cuiwei_main_recommend string, e int ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n'; -- local 表示数据文件在
安装好了solr4.6，今天尝试了下给collection1核用csv文件批量导入数据。 首先写好csv文件（book.csv），这个文件的路径随意放。我的路径是：E:/book.csv。 header">true</str> <str name="encapsulator">"</str> </lst> </requestHandler> separator字段表示每行数据各个字段是用分号分开的 如果是windows下，直接在浏览器地址栏里执行下面这个http请求即可： http://localhost:8080/solr/update/csv? ，不然插入数据不会成功。 E:/book.csv，这个是文件的绝对路径。;charset=GB2312这个是我的csv文件的文件编码方式，这个一定要弄清楚，否则中文乱码。 执行完之后，查看结果：
关于HIVE中文乱码问题的解决办法，网上有很多帖子，然而很多都是基于LINUX终端显示字符的修改，其实上对于一些条件下的HIVE中文乱码问题是无法解决的，如从CSV文件导入到HIVE中出现的中文乱码问题 然而在从ORACLE导出CSV文件，注入到HIVE表中的时候，就发现输入时出现中文乱码。按照HIVE中文乱码的解决思路(基于系统字符编码的修改方式)总是没有成功。 后来考虑到HIVE将数据是存放在HDFS上的，并以序列化的方式存在，因此应该考虑HDFS中文乱码的问题，这一查，资料还不少。 也看到了核心的问题所在： hadoop涉及输出文本的默认输出编码统一用没有BOM的UTF-8的形式，但是对于中文的输出window系统默认的是GBK，有些格式文件例如CSV格式的文件用excel打开输出编码为没有 依照这个文档的说明，对指定的表进行设置，即设置序列化编码为GBK，以WINDOW拷贝导入的数据编码相匹配。
import csv import sys,os import MySQLdb def read_csv(filename): with open(filename) as f: f_csv = csv.reader(f) headers = next(f_csv) #数据格式[1111,22222,1111,1111,.....] #for row in f_csv: # Process row # field1=row[1] # ... conn.cursor() return cur if __name__ == "__main__": #传入文件路径或文件名 filename=sys.argv[1] f_csv =read_csv(filename) cur=conn_to_psto() for row in f_csv: # Process row
以往很多系统经常用的是oracle数据库，在大数据环境下，许多应用都是去IOE的，那么其中老旧数据的迁移或者测试就是其中一块。 其中数据导出采用CSV有利于直接从oracle迁移到hive等大数据存储环境中。 oracle本身并不能很好地支持数据导出为CSV，特别是对某个大表中含有100万条以上记录数据的时候，导出CSV还是挺受限的。因此写了个简单的CSV导出的存储过程。 由于第一回写存储过程的时候，并没有考虑到导入到HIVE中的问题，在原始过程中添加了引号。而有引号的CSV数据导致HIVE中将出现错误。 生成CSV后，再写一个注入HIVE的SQL语句，通过hive -f "*.sql"语句实现数据的注入。特别是下班之后，让数据导出和注入，第二天上班就OK了。
如何将 .sql 数据文件导入到SQL sever中？ 我一开始是准备还原数据库的，结果出现了如下问题。因为它并不是备份文件，所以我们无法进行还原。 执行完成后我们可以在对象资源管理器中看到我们的数据库文件导入了！ 在做程序连接数据库时会用到ODBC 数据源管理器 我们使用快捷键 win + R 在运行窗口输入如下命令 odbcad32.exe 用户DSN、 系统DSN 、文件DSN、 三者区别： 3、与上述两种数据库DSN不同，文件DSN把具体的配置信息保存在硬盘上的某个具体文件中。文件DSN允许所有登录服务器的用户使用，而且即使在没有任何用户登录的情况下，也可以提供对数据库DSN的访问支持。 如果Tomcat作为系统服务启动，则ODBC方式数据库应使用系统DSN方式；如果是用户方式启动（如启动项服务），则ODBC方式数据库也应使用用户DSN方式。
原文出处： freenik@Jianshu 将 外部数据导入(import)数据库是在数据库应用中一个很常见的需求。 本文要讨论的内容，是如何方便地将多种格式(JSON, Text, XML, CSV)的数据导入MySQL之中。 本文大纲： 将Text文件（包括CSV文件）导入MySQL 将XML文件导入MySQL 将JSON文件导入MySQL 使用MySQL workbench的Table Data Export and Import Wizard进行JSON或CSV文件的导入导出 1. 将Text文件（包括CSV文件）导入MySQL 这里我们的讨论是基于一个假定，Text file和CSV file是有着比较规范的格式的(properly formatted)，比如说每行的每个数据域(
>> ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2) >>> ax2.scatter(mat[:,1],mat[:,2]) from numpy import array #需要自己导入
MySQL表导入到HDFS 导入loudacre数据库中的account表到HDFS sqoop import \ --connect jdbc:mysql://localhost/loudacre \ password training \ --table webpage \ --target-dir /loudacre/webpage \ --fields-terminated-by "\t" 特定条件的数据导入到 and acct_close_dt IS NULL" \ --target-dir /loudacre/accounts-active \ --null-non-string '\\N' 将MySQL数据导入到 HDFS 使用--as-avrodatafile可将导入数据格式化成avro sqoop import \ --connect jdbc:mysql://localhost/loudacre \ --username HDFS 使用--as-parquetfile可将导入数据格式化成parquet sqoop import \ --connect jdbc:mysql://localhost/loudacre \ -
CSV文件导入数据库一般有两种方法： 1、通过SQL的insert方法一条一条导入，适合数据量小的CSV文件，这里不做赘述。 ２、通过load data方法导入，速度快，适合大数据文件，也是本文的重点。 样本CSV文件如下： 总体工作分为3步： 1、用python连接mysql数据库，可参考如何使用python连接数据库？ 2、基于CSV文件表格字段创建表 3、使用load data方法导入CSV文件内容 load data语法简介： LOAD DATA LOCAL INFILE 'csv_file_path' INTO 函数，参数分别为csv文件路径，表名称，数据库名称 def load_csv(csv_file_path,table_name,database='evdata'): #打开csv文件
2.6 从JSON数据源导入数据 1、如何读取json格式的数据 在开始之前，需要安装requests模块 案例：读取并解析GitHub（http://github.com）网站的最近活动时间表 2、 操作步骤 指定 GitHub URL 来读取 JSON 格式数据 使用requests模块访问指定的URL，并获取内容 读取内容并将之转化为JSON格式的对象 迭代访问JSON对象 3、代码实现 import
1.类型映射关系 mysql和hive中的数据类型存在差异，在mysql集成数据到hive中这样的场景下，我们希望在hive中的数据是贴源的，所以在hive中希望创建和mysql结构一致的表。 mysql到hive数据类型映射参考如下： mysql数据类型 hive数据类型 整型 bigint BIGINT 整型 int BIGINT 整型 smallint BIGINT 整型 tinyint STRING 时间 time STRING 时间 timestamp STRING 时间 date date json json MAP<STRING,STRING> 2.问题注意： 1.问题： 用公司的大数据平台 （DataX）导数，已经开发上线一个多月的一批报表，突然有同事说有个报表数据不准。 分析: 1、先看了原数据MySQL字段类型为datetime,目标字段为timestamp类型； 2、经发现所有时间的差距都是8小时，怀疑是因为时区转换的原因； 3、对比其他表，看看是大范围现象还是特殊情况
1 导入需要的驱动文件 ? 2 在solrconfig.xml文件中添加 <! data-config.xml</str> </lst> </requestHandler> 3 在同级目录下建立data-config.xml文件 4 在data-config.xml文件中添加数据库配置
从SAP官网下载一个供学习使用的csv文件: https://help.sap.com/http.svc/download? 本地csv文件的数据会自动上传： ? 自动创建了一个Model，Rows1444行，15列，其中Dimensions 14个，Measures1个。 ? 该自动创建的模型，结构和CSV文件完全一致。 这样在后续使用报表呈现数据时，对于Date类型的dimension，可以设置不同的时间间隔： ? description等，这些description从语义上讲仅仅是对ID字段的描述，作为单独的dimension并不合适。 点击Data Exploration，就可以从模型数据详细展示视图，切换到dashboard图标展示视图。 ? 点击Show Dimensions按钮，选择以何种维度来生成图表。 ?
从我们应用的角度，可以简单地理解为，Power BI将数据导入模型后，会将这列数据压缩成4个进行储存，这样，数据的量其实就差不多压缩了一半。 所以，数据模型优化的第1条：将数据导入Power BI时，非必要的列，尽量不要导入，尤其是那些列基数很大的列，比如说：很多数据库的表会带一些Key（非重复的键值）列，很多Key列还是用的GUID（很长的一段不可能重复的文本 对于数据分析来说，这些键值列，往往是不需要的，此时，不导入这些列，将明显缩减PowerBI模型大小，从而提升运行效率。 以我实际工作中的一个表为例，一个数据库表中带有用GUID作为键值的无重复数据列（ID列），同时大家注意另一个存在大量重复值的列“TM_JY”： 数据全部导入后，Power BI文件的大小为3.7M： 此外，从这个例子也可以看到，数据模型的大小主要与最后加载的数据相关，而与中间处理过程的步骤关系不是很大，因此，可以先导入所有列，然后增加选择列步骤进行选择（删除），前面导入所有列的中间步骤，并不会明显影响文件大小及模型效率
这是一个极其简单的并尽可能面向未来的新手教程，它将指导你简单地使用 Vite 启动 Vue 的脚手架，并开始 D3 数据可视化的相关开发。 D3: Data-Driven Documents 数据可视化最为流行的基础库，没有之一。 D3 本身的宣传标语便是 Data-Driven Documents，即数据驱动文档。Vue 则同样以数据流驱动为核心理念。 所谓的数据可视化，自然也是以数据为核心。 官方提供的其实是一个 CSV 文件。D3 也支持读取 CSV 格式的数据，当然我们还是可以先将其转换为 JSON 格式，因为它更通用一些。 vue-router 本质是一个管理生成路由的工具，我们需要手动去导入 Vue 组件并为其分配路由。 这其实蛮麻烦的，我们每新建一个页面，就要去书写对应的路由。 ?
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