1. 场景描述 python环境下需要从greenplum/postgresql中,获取算法执行的数据,但是从数据库中查询出来是数组格式的,算法无法使用,需要转换为dataframe格式. 2. 解决方案 结合第三方pandas使用 2.1 数据库调用类 import dbgp as dbgp data = dbgp.queryGp(sql) 2.2 数据库类 ## 导入psycopg2包 import pandas as pd import psycopg2 def queryGp(sql):

最近打算搞一个自动化运维平台,所以在看Django的知识. 在实际项目开发中,遇到一个小问题:前后端发生数据交互主流采用的是JSON.前端传数据到服务器端比较简单,稍微麻烦的是服务器端传JSON到前端. 首先数据是从数据库中获取的,Django默认使用的是ORM技术,但是作为一个运维人员,我其实比较反感这类抽象出来的API.因为尽管它对于开发人员来说,将数据库的表抽象成了一个对象,便于开发,不需要写SQL语句,但是这也是后期程序造成性能瓶颈的罪魁祸首(再做一次故障处理时,遇到一条70几行的SQL

以上面的excel格式,输出字典类型: import xlrddef read_excel_data(): filename = 'E:\学历列表.xls' data = xlrd.open_workbook(filename) table = data.sheet_by_name('Sheet1') row_num = table.nrows # 行数 # col_num = table.ncols # 列数 datas = dict([]) # 这步也要转字典类型 for i in rang

1. 读取数据库的形式创建DataFrame DataFrameFromJDBC object DataFrameFromJDBC { def main(args: Array[String]): Unit = { // 创建SparkSession实例 val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .appName(this.getClass.getSimpleName) .master("local[*]") .getOrCrea

一.在有帮助类DbHelperSQL的时候 1.下为其中返回SqlDataReader的方法 /// <summary> /// 执行查询语句,返回SqlDataReader ( 注意:调用该方法后,一定要对SqlDataReader进行Close ) /// </summary> /// <param name="strSQL">查询语句</param> /// <returns>SqlDataReader</retu

原文来自:http://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/50559008 本文主要讲述了SQL查询语句表之间的行列转换,同时也包括如何将一行数据转换成两列数据的方法.子查询的应用.decode函数的用法.希望文章对你有所帮助~ 1.创建数据库表及插入数据 2.子查询统计不同性质的学生总数 3.一行数据转换成两列数据 union all 4.表行列数据转换(表转置) 1.创建数据库表及插入数据 创建数据库.创建学生表并设置主键.插入数据代码如下: -

header('content-type:application/json;charset=utf8');  $results = array();     while ($row = mysql_fetch_assoc($result_query)) {  $results[] = $row;  }      if($results){  echo json_encode($results);      }else{  echo mysql_error();  } 将查询到的数组存放到一个新的

别人的相关代码文件:https://github.com/bryanyang0528/hellobi/tree/master/pyspark 1.启动spark (1)SparkSession 是 Spark SQL 的入口. (2)通过 SparkSession.builder 来创建一个 SparkSession 的实例,并通过 stop 函数来停止 SparkSession. Builder 是 SparkSession 的构造器. 通过 Builder, 可以添加各种配置. (3)在 S

首先我将生成饼图的方法独立写成一个PieChar.java类,详细代码如下:(数据库需要自己建,如有需要的话) import java.io.IOException; import java.sql.SQLException; import org.jfree.chart.ChartFactory; import org.jfree.chart.JFreeChart; import org.jfree.data.general.DefaultPieDataset; public class Pi

ArrayList和Array的区别: 相同点:1.两者都实现了IList.ICollection.IEnumerable接口:       2.两者都可以使用证书索引访问集合中的元素,包括读取和赋值,且集合中的索引都从0开始. 不同点:1.ArrayList是集合而Array是数组:      2.ArrayList是具体类而Array是抽象类:      3.数组必须在实例化时指定元素的数量,改数量一旦确定就不可以更改了.而ArrayList扩展了这一点,当实例化时可以不指定集合元素数  

前几天项目中有个到处文件的功能,但是有一个字段存进的数据存在换行情况,导出来的数据会出现错乱的情况,所以需要把换行的数据转换成一行.当然也可以在java程序中实现. 数据库中的数据为: SQL'; ADDRESS -------------------------------------------------------------------------------- 上海市 宝山区 同济路 在ORACLE中使用SQL实现换行的方式为: SQL'; ADDRESS -------------

用法1: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:p="http://www.springframework.org/sche

依赖 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId> <version>2.1.3</version> </dependency> RDD转化成DataFrame:通过StructType指定schema package com.zy.sparksql import org.apac

读取数据库数据和ElasticSearch数据进行连接处理 import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import org.apache.log4j.Level; import org.apache.log4j.Logger; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;

最近一项工作需要读取数据库中1500万条数据,考虑到数据量太大,不方便直接一次性读取,不然会内存爆炸.想到用pandas.read_sql_query()里有一个chunksize可以分批返回chunksize个数据,于是用pandas试了下,代码如下: import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine import psycopg2 import json class DB_connection(object): def __in

读取数据库中的所有的表名 private Set<String> getTableNameByCon(Connection con) { Set<String> set = new HashSet<String>(); try { DatabaseMetaData meta = con.getMetaData(); ResultSet rs = meta.getTables(null, null, null, new String[] { "TABLE&quo

http://wo13145219.iteye.com/blog/2022667 http://json2csharp.chahuo.com/ using System; using System.Collections; using System.Configuration; using System.Data; using System.Linq; using System.Web; using System.Web.Security; using System.Web.UI; using 

(www.helpqy.com) 架构在阿里云上,最先想采用SQL SERVER,想大家都是微软家族的嘛.但是发现SQL SERVER需要的配置比较高,需要的银子也比较多,最后在纠结之下换成了MySql.由于整个网站基于微软的asp.net MVC架构,同时基于EF6.0,而MVC架构默认采用了SQL SERVER,这里又与code first混合在一起,所以在修改和过渡过程中还是遇到了不少问题.这个过程中参考了博客园不少前辈的文章,真是太感谢了.其中主要参考的一篇外文是:“ASP.NET Id

手上有一个网站之前是用asp.net做的,所使用的数据库是sqlserver,现在打算用PHP+MYSQL架构.因原来的站点有一定排名,直接改版的话,会导致产生很多错误页,网站排名和收录结果要恢复过来就得很久了,且原网站里数据较多,手工转也不现实. 所以现在需要一个将MSSQL转为MYSQL的转移方案,在网上找了很多,要么很复杂,要么根本就不能用(选了几种简单的方法尝试),现在自己测试用下面的方法最简单有效. 本地环境,安装SQLserver 安装MYSQL: 1.MYSQL的工具使用navic

/** * Hex格式数据转换成十六进制字符串 * @param src */ public void bytesToHexString(byte[] by){ StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder(""); for (int i = 0; i < by.length; i++) { int in = by[i] & 0xFF; String str= Integer.toHexString(in); if (st

在使用objective-c语言开发iOS应用中,会向服务器通过URL请求一些数据,因此对URL的拼接肯定少不了.而在iOS中,我们一般是通过将字典中的数据拼接成我们要请求的URL字符串,那这个是怎么实现的呢?今天小编就将为大家分享一篇在网上看到的一位大神对Objective-C中把数组字典的数据转换成URL的剖析,一起来看看吧. 1.生成测试数据 字典中的键,我们一般是通过宏定义来初始化的,目的是便于维护,提高代码编写效率,下面是对key的宏定义: //定义字典键 #define A @"a&