在使用python做大数据和机器学习处理过程中,首先需要读取hdfs数据,对于常用格式数据一般比较容易读取,parquet略微特殊.从hdfs上使用python获取parquet格式数据的方法(当然也可以先把文件拉到本地再读取也可以): 1.安装anaconda环境. 2.安装hdfs3. conda install hdfs3 3.安装fastparquet. conda install fastparquet 4.安装python-snappy. conda install python-s

原文链接:通过java读取HDFS的数据 通过JAVA直接读取HDFS中的时候,一定会用到FSDataInputStream类,通过FSDataInputStream以流的形式从HDFS读数据代码如下: import java.io.IOException; import java.net.URI; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream; import

1.数据分组-->频数分布表 环境配置: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 按照你设定合适的间隔,把数据分为各个范围的组,然后统计出在这个范围内的频数有多少,我没有找到合适的函数,我就自己写了一个函数,类似直方图的工作,这是画水平条形图的数据准备.至于为什么要画水平条形图,当类别太多,使用水平条形图比较简洁,个人看法.下面给出代码,就不解释代码含义了. def data_count(dat

不多说,直接上代码 from hdfs import Client import pandas as pd HDFSHOST = "http://xxx:50070" FILENAME = "/tmp/preprocess/part-00000" #hdfs文件路径 COLUMNNAMES = [xx'] def readHDFS(): ''' 读取hdfs文件 Returns: df:dataframe hdfs数据 ''' client = Client(HDF

def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf() conf.set("spark.master", "local") conf.set("spark.app.name", "spark demo") val sc = new SparkContext(conf); // 读取hdfs数据 val textFileRdd = sc.textFil

Delphi中使用python脚本读取Excel数据2007-10-18 17:28:22标签:Delphi Excel python原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://seewind.blog.51cto.com/249547/46669前段时间,在正式项目中使用Python来读取Excel表格的数据.具体需求是,项目数据库中有些数据需要根据Excel表格里面的数据进行一些调整,功能应该比较简单.为了学习Pyth

1 安装h5py sudo apt-get install libhdf5-dev sudo pip install h5py 假设你已经安装好python和numpy模块 2 读取mat文件数据 import numpy as np import h5py f = h5py.File('data.mat') data = f['cell_name'][:] cell_name是元胞数组的名称,假如有多级元胞目录,可以指定任意的元胞数组进行读取,比如 data = f['cell_name/..

python操作txt文件中数据教程[3]-python读取文件夹中所有txt文件并将数据转为csv文件 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 python操作txt文件中数据教程[1]-使用python读写txt文件 python操作txt文件中数据教程[2]-python提取txt文件 原始txt文件 程序实现后结果 程序实现 import csv import os SUM_LOG_FILE = [] # sum_csv文件名 INDIVIDUAL_LOG_FI

hdfs数据到hbase过程 将HDFS上的文件中的数据导入到hbase中 实现上面的需求也有两种办法,一种是自定义mr,一种是使用hbase提供好的import工具 hbase先创建好表   create 'TB','info' 下面是实现代码: import org.apache.hadoop.hbase.client.Put; import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapReduceUtil; import org.apache.had

python读取excel所有数据(cmd界面) cmd界面显示excel数据 代码 import xlrd import os from prettytable import PrettyTable import pandas #创建一个Excel表类 class Excel(object): def __init__(self, path): self.path = path //路径要加上文件名 #读取Excel内全部数据 参数sname是sheet页名字 def read_all_dat

一.yaml简介 yaml:一种标记语言,专门用来写配置文件. 二.yaml基础语法 区分大小写: 使用缩进表示层级关系: 使用空格键缩进,而非Tab键缩进 缩进的空格数目不固定,只需要相同层级的元素左侧对齐: 文件中的字符串不需要使用引号标注,但若字符串包含有特殊字符则需用引号标注: 注释标识为# 三.yaml的数据结构 对象:键值对的集合(简称 "映射或字典") 键值对用冒号 “:” 结构表示,冒号与值之间需用空格分隔 数组:一组按序排列的值(简称 "序列或列表"

使用JAVA api读取HDFS文件乱码踩坑 想写一个读取HFDS上的部分文件数据做预览的接口,根据网上的博客实现后,发现有时读取信息会出现乱码,例如读取一个csv时,字符串之间被逗号分割 英文字符串aaa,能正常显示 中文字符串"你好",能正常显示 中英混合字符串如"aaa你好",出现乱码 查阅了众多博客,解决方案大概都是:使用xxx字符集解码.抱着不信的想法,我依次尝试,果然没用. 解决思路 因为HDFS支持6种字符集编码,每个本地文件编码方式又是极可能不一样的

DataTransferThrottler类别Datanode读取和写入数据时控制传输数据速率.这个类是线程安全的,它可以由多个线程共享. 用途是构建DataTransferThrottler对象,并设置期限period和带宽bandwidthPerSec,际读写前调用DataTransferThrottler.throttle()方法.假设I/O的速率相对给定的带宽太快,则该方法会将当前线程wait. 两个构造函数 双參构造函数,能够设置周期period和带宽bandwidthPerSec.

读取行数据 读取一个列数据的语法为: 例如,读取所有学生自然科目的成绩 : import pandas as pd datas = [[65,92,78,83,70], [90,72,76,93,56], [81,85,91,89,77], [79,53,47,94,80]] indexs = ["林大明", "陈聪明", "黄美丽", "熊小娟"] columns = ["语文", "数学&qu

最近工作需要,看了HDFS读写数据块这部分.不过可能跟网上大部分帖子不一样,本文主要写了${dfs.data.dir}的选择策略,也就是block在DataNode上的放置策略.我主要是从我们工作需要的角度来读这部分代码的. hdfs-site.xml <property> <name>dfs.data.dir</name> <value>/mnt/datadir1/data,/mnt/datadir2/data,/mnt/datadir3/data<

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/

关于python读取xml文章很多,但大多文章都是贴一个xml文件,然后再贴个处理文件的代码.这样并不利于初学者的学习,希望这篇文章可以更通俗易懂的教如何使用python 来读取xml 文件. 什么是xml? xml即可扩展标记语言,它可以用来标记数据.定义数据类型,是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言. abc.xml <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <catalog> <max

Python利用pandas处理Excel数据的应用   最近迷上了高效处理数据的pandas,其实这个是用来做数据分析的,如果你是做大数据分析和测试的,那么这个是非常的有用的!!但是其实我们平时在做自动化测试的时候,如果涉及到数据的读取和存储,那么而利用pandas就会非常高效,基本上3行代码可以搞定你20行代码的操作!该教程仅仅限于结合柠檬班的全栈自动化测试课程来讲解下pandas在项目中的应用,这仅仅只是冰山一角,希望大家可以踊跃的去尝试和探索! 一.安装环境: 1:pandas依赖处理E

运行环境 python2.7+window server2008+keep server 1.安装OpenOPC a> 下载 OpenOPC-1.3.1.win32-py2.7 (1).exe 并安装 b> pip安装依赖包  Pywin32 + Pyro c>  将OpenOPC安装目录下src文件夹下的OpenOPC.py复制到python安装目录下的Lib\site-packages目录下 d> 修改环境变量 OPC_MODE = open 2.连接opc服务器 # 导入包

如何用python将svc文件的数据读入到MySQL数据库里,在此直接上代码了,感兴趣的朋友可以贴代码测试: import pandas as pd import os from sqlalchemy import create_engine # 初始化数据库连接,使用pymysql模块 # MySQL的用户:root, 密码:, 端口:,数据库中已存在的数据库名:python1 engine = create_engine(r'mysql+pymysql://root:123456@local