转:https://blog.csdn.net/wulantian/article/details/53064123 用python把mysql数据库的数据导入到hive中,该过程主要是通过python语言操作sqoop. #! /usr/bin/env python # coding:utf-8 # -------------------------------- # Created by coco on 16/2/23 # ---------------------------------

要使用solr实现网站中商品搜索,需要将mysql数据库中数据在solr中创建索引. 1.需要在solr的schema.xml文件定义要存储的商品Field. 商品表中的字段为: 配置内容是: <!--product--> <field name="product_name" type="text_ik" indexed="true" stored="true"/> <field name=&qu

我通常使用MS Excel来存储和处理大量数据,但有时候经常会碰到一个问题—我需要的数据存储在word表格中,而不是在Excel中,这样处理起来非常麻烦,尤其是在数据比较庞大的时候, 这时我迫切地需要将word表格中的数据导入到Excel中.相信大家也碰到过同样的问题,下面我就给大家分享一下在C#中如何使用免费控件来实现这一功能.这里,我使用了两个免费API, DocX和Spire.Xls. 有需要的朋友可以下载使用.下载地址: DocX:codeplex官网 Spire.Xls: E-iceb

这个版本据说是可以支持excel2007,但是我使用2007编辑的xlsx是无法获得该库的支持.于是乎我就将它转化为2003.感觉支持地很好. 下面介绍一下具体的使用: require_once('./phpexcel1.7.3/PHPExcel.php'); $php_excel_obj = new PHPExcel(); $php_reader = newPHPExcel_Reader_Excel2007(); if(!$php_reader->canRead($file_name)) {

//http://www.cnblogs.com/mingmingruyuedlut/archive/2013/01/20/2849906.html C# 将List中的数据导入csv文件中   将数据保存至文件中,是一个比较常用的功能,数据源可以是多种形式,文件也可以是多种. 这里简单的介绍将List数据导入到CSV文件中的方法. 代码如下所示: Student类: public class Student { private string id; public string Id { get

首先,概览下任务图: 流程是,先用tHDFSDelete将hdfs上的文件删除掉,然后将oracle中的机构表中的数据导入到HDFS中:建立hive连接->hive建表->tJava获取系统时间->tHiveLoad将hdfs上的文件导入到hive表中. 下面介绍每一个组件的设置: tHDFSDelete_1: 机构: tHDFSOutput_1: hive: tHiveCreateTable: tJava_1: tHiveLoad_1: 在Context下面建一个内容变量: 这个内容变

1.使用场景 将数据以文本导出后,想录入到Excel中,的简便方案, 起因:对于Excel的导出,Text导出明显会更方便些 2.将Text文件中的数据导入到Excel中,这里空格为分割符为例的步骤 (1)需要导入的Text文件 (2)在新的Excel中选中导入数据 3.选择数据源 4.语言编码选择 5.文本导入导向(选择分隔符) 6.结果

首先准备工具环境:hadoop2.7+mysql5.7+sqoop1.4+hive3.1 准备一张数据库表: 接下来就可以操作了... 一.将MySQL数据导入到hdfs 首先我测试将zhaopin表中的前100条数据导出来,只要id.jobname.salarylevel三个字段. 再Hdfs上创建目录 hadoop fs -mkdir -p /data/base #用于存放数据 我们cd到sqoop目录下执行命令 # \ 用于换行bin/sqoop import \ --connect jd

1. 首先下载测试数据,数据也可以创建 http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-latest-small.zip 2. 数据类型与字段名称 movies.csv(电影元数据) movieId,title,genres ratings.csv(用户打分数据) userId,movieId,rating,timestamp 3. 先把数据存放到HDFS上 hdfs dfs -mkdir /hive_operate hdfs dfs -mkdi

可以通过多种方式将数据导入hive表 1.通过外部表导入 用户在hive上建external表,建表的同时指定hdfs路径,在数据拷贝到指定hdfs路径的同时,也同时完成数据插入external表. 例如: 编辑文件test.txt $ cat test.txt  1       hello 2       world 3       test 4       case 字段之间以'\t'分割 启动hive: $ hive 建external表: hive> CREATE EXTERNAL TA

1.首先前端代码如下: 一个导出按钮:<input id="export" class="btn btn-primary" type="button" onclick="a();" value="导出"/> 实现按钮的点击事件: function a(currentPage) { console.log("你好"); var dateFrom = document.getEl

1:先将mysql一张表的数据用sqoop导入到hdfs中 准备一张表 需求 将 bbs_product 表中的前100条数据导 导出来  只要id  brand_id和 name 这3个字段 数据存在 hdfs 目录   /user/xuyou/sqoop/imp_bbs_product_sannpy_  下 bin/sqoop import \ --connect jdbc:mysql://172.16.71.27:3306/babasport \ --username root \ --p

准备 本示例将实现从MySQL数据库中将数据导入到HDFS中 参考文档: http://sqoop.apache.org/docs/1.99.7/user/Sqoop5MinutesDemo.html http://blog.csdn.net/m_signals/article/details/53190965 http://blog.csdn.net/lazythinker/article/details/52064165 http://blog.sina.com.cn/s/blog_61d8

一.说明: 将关系型数据库中的数据导入到 HDFS(包括 Hive, HBase) 中,如果导入的是 Hive,那么当 Hive 中没有对应表时,则自动创建. 二.操作 1.创建一张跟mysql中的im表一样的hive表im: sqoop create-hive-table \ --connect jdbc:mysql://192.168.200.100:3306/yang \ --username root \ --password 010209 \ --table im \ --hive-t

一.excel文件转换成txt文件的步骤 a.首先要把excel文件转换成txt文件 1.Excel另存为中已经包含了TXT格式,所以我们可以直接将Excel表格另存为TXT格式,但是最后的效果好像不是很令人满意(如下图): 这种方式是将表格以空格符分隔来排出来的,若表格很长的话可能就不是很好了 2.Excel转TXT,而且在TXT中将表格以“,逗号”隔开的方式来排序,这样有利于我们区分 操作方法:先将Excel表格“文件”-->另存为,然后选择“CSV”格式:然后将“CSV”格式文件用“记事本

使用Python将Excel中的数据导入到MySQL 工具 Python 2.7 xlrd MySQLdb 安装 Python 对于不同的系统安装方式不同,Windows平台有exe安装包,Ubuntu自带.使用前请使用下面的命令确保是2.7.x版本: python --version xlrd : 这是一个扩Python包,可以使用pip包管理工具安装:pip install xlrd MySQLdb 为MySQL 的Python驱动接口包,可以到http://sourceforge.net/

Github Link 需求 现有2000+文件夹,每个文件夹下有若干excel文件,现在要将这些excel文件中的数据导入mysql. 每个excel文件的第一行是无效数据. 除了excel文件中已有的数据,还要添加一列,名为“at_company”,值为821. 流程 (1)获取excel文件列表,并根据excel文件名确定之后需要创建的table名: (2)连接mysql (3)创建table (4)插入数据 (5)断开连接 依赖模块 1. xlrd # to read excel fil

python制作简单excel统计报表3之将mysql数据库中的数据导入excel模板并生成统计图 # coding=utf-8 from openpyxl import load_workbook from openpyxl.chart import ( AreaChart, Reference ) import MySQLdb class GaokaoExport(object): def __init__(self): self.wb = load_workbook('./static/t

import pymysql'''连接mysql数据表查询表获取数据导入到txt中'''#查询结果写入数据到txtdef get_loan_number(file_txt): connect = pymysql.Connect( host="100.100.100.0", port=3306, user="test", passwd="123", db="bigdata", charset='utf8' ) print(&qu

将redis中的数据导入到本地MongoDB数据库 创建一个process_items_mongodb.py文件(文件名自定义): #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import redis import pymongo import json def process_item(): # 创建redis数据库连接 rediscli = redis.Redis(host = ") # 创建MongoDB数据库连接 mongocli = pym

第一步:首先需要准备好有数据的excel: 第二步:选择"文件"->"另存为",保存为"CSV(逗号分隔)(*.csv)",将excel表另存为csv文档  第三步:(很重要):如果你的数据中有中文,那么需要将CSV文件处理一下,负责会导入失败:用editplus或者其他编辑器(另存时可以选择保存编码的编辑器)打开CSV文件,然后另存为,选择utf-8(你的数据库也是utf-8哦),点击保存. 第四步:开始导入了,使用mysql图形化工具(