RowFilter用于过滤row key Operator Description LESS 小于 LESS_OR_EQUAL 小于等于 [EQUAL 等于 NOT_EQUAL 不等于 GREATER_OR_EQUAL 大于等于 GREATER 大于 NO_OP 排除所有 Comparator Description BinaryComparator 使用Bytes.compareTo()比较 BinaryPrefixComparator 和BinaryComparator差不多,从前面开始比较

Python 代码实现模糊查询 1.导语: 模糊匹配可以算是现代编辑器(如 Eclipse 等各种 IDE)的一个必备特性了,它所做的就是根据用户输入的部分内容,猜测用户想要的文件名,并提供一个推荐列表供用户选择. 样例如下: Vim (Ctrl-P) Sublime Text (Cmd-P) '模糊匹配'这是一个极为有用的特性,同时也非常易于实现. 2.问题分析: 我们有一堆字符串(文件名)集合,我们根据用户的输入不断进行过滤,用户的输入可能是字符串的一部分.我们就以下面的集合为例: >>&

10 行 Python 代码实现模糊查询/智能提示   1.导语: 模糊匹配可以算是现代编辑器(如 Eclipse 等各种 IDE)的一个必备特性了,它所做的就是根据用户输入的部分内容,猜测用户想要的文件名,并提供一个推荐列表供用户选择. 样例如下: Vim (Ctrl-P) Sublime Text (Cmd-P) ‘模糊匹配’这是一个极为有用的特性,同时也非常易于实现. 2.问题分析: 我们有一堆字符串(文件名)集合,我们根据用户的输入不断进行过滤,用户的输入可能是字符串的一部分.我们就以下

最近在使用MongoDB的时候,遇到了使用多个关键词进行模糊查询的场景.竹风使用的是mongoengine库. 查了各种资料,最后总结出比较好用的方法.先上代码,后面进行详细说明.如下: #!/usr/bin/env python #coding:utf-8 import re import mongoengine from mongoengine import * mongoengine.register_connection('default', 'test', host='127.0.0.

在Python中%是一个格式化字符,所以如果需要使用%则需要写成%%.将在Python中执行的sql语句改为:sql = "SELECT * FROM table_test WHERE value LIKE '%%%%%s%%%%'" % test_value 执行成功,print出SQL语句之后为:SELECT * FROM table_test WHERE value LIKE '%%public%%' Python在执行sql语句的时候,同样也会有%格式化的问题,仍然需要使用%%

# -*- coding: utf-8 -*-import pymongoimport refrom pymongo import MongoClient #创建连接#10.20.66.106client = MongoClient('10.20.4.79', 27017)#client = MongoClient('10.20.66.106', 27017)db_name = 'ta'db = client[db_name] 假设mongodb数据库中school 集合中有一些数据记录 { "

Python模糊查询本地文件夹去除文件后缀 import os,re def fuzzy_search(path): word= input('请输入要查询的内容:') for filename in os.listdir(path): #遍历指定文件夹 re_filename = re.findall('.\w+', str(filename)) #去除文件后缀名 if word in re_filename[0]: print(re_filename[0])

最近在生产中遇到了一个需求,前台给我多个rowkey的List,要在hbase中查询多个记录(返回给前台list).在网上也查了很多,不过自己都不太满意,filter的功能有可能查询结果不是准确值,而网上给出的get方法也都是返回一条,scan的话都是返回全部数据,还有用rowkey范围查询的,都跟我的这个应用场景不符啊.无奈,自己找了一个方法,给各位有同样需求的朋友们一个参考. 首先创建链接属性:   public static Configuration conf = null;   pub

%在python中是个特殊的符号,如%s,%d分别代表了字符串占位符和数字占位符. 大家知道,mysql的模糊查询也需要用到%. 所以,可以先把需要查的字符串抽出来,再以参数方式传入. args = '%'+subtitle+'%' sqlQueryTitle="select count(*) from tbl_peng_article where title like '%s'"%args

1.要求 数据库存储通讯录,要求按姓名/电话号码查询,查询条件只有一个输入入口,自动识别输入的是姓名还是号码,允许模糊查询. 2.实现功能 可通过输入指令进行操作. (1)首先输入“add”,可以对通讯录进行添加联系人信息. sql1 = 'insert into TA(ID,NAME,AGE,ADDRESS,TELENUMBER)' sql1 += 'values("%d","%s","%d","%s","%s&q

1. HBase的存储形式 hbase的内部使用KeyValue的形式存储,其key时rowKey:family:column:logTime,value是其存储的内容. 其在region内大多以升序的形式排列,唯一的时logTime是以降序的形式进行排列. 所以,rowKey里越靠近左边的信息越容易被检索到.其设计时,要考虑把重要的信息放左边,不重要的信息放到右边.这样可以提高查询数据的速度.最重要的提高索引速度的就是设计合适的rowKey. 在做RowKey设计时,请先考虑业务是读比写多,还

import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.List; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.Cell; import org.apache.hadoop.hbase.CellUtil; import org.apache.hadoo

背景: 某电信项目中采用HBase来存储用户终端明细数据,供前台页面即时查询.HBase无可置疑拥有其优势,但其本身只对rowkey支持毫秒级 的快 速检索,对于多字段的组合查询却无能为力.针对HBase的多条件查询也有多种方案,但是这些方案要么太复杂,要么效率太低,本文只对基于Solr的 HBase多条件查询方案进行测试和验证. 原理: 基于Solr的HBase多条件查询原理很简单,将HBase表中涉及条件过滤的字段和rowkey在Solr中建立索引,通过Solr的多条件查询快速获得符合过滤条

cp -r hbase/ /usr/lib/python2.7/site-packages/ 官方示例子http://code.google.com/p/hbase-thrift/source/browse/trunk/python/test/tables.pyhttp://yannramin.com/2008/07/19/using-facebook-thrift-with-python-and-hbase/http://wiki.apache.org/hadoop/Hbase/ThriftA

什么是rowkey Hbase是一个分布式的.面向列的数据库,它和一般关系型数据库的最大区别是:HBase很适合于存储非结构化的数据,还有就是它基于列的而不是基于行的模式. Hbase是采用K,V存储的,那Rowkey就是KeyValue的Key了,Rowkey也是一段二进制码流,最大长度为64KB,内容可以由使用的用户自定义.数据加载时,一般也是根据Rowkey的二进制序由小到大进行的. HBase是根据Rowkey来进行检索的,系统通过找到某个Rowkey (或者某个 Rowkey 范围)所

为什么Rowkey这么重要 RowKey 到底是什么 我们常说看一张 HBase 表设计的好不好,就看它的 RowKey 设计的好不好.可见 RowKey 在 HBase 中的地位.那么 RowKey 到底是什么?RowKey 的特点如下: 类似于 MySQL.Oracle中的主键,用于标示唯一的行: 完全是由用户指定的一串不重复的字符串: HBase 中的数据永远是根据 Rowkey 的字典排序来排序的. RowKey的作用 读写数据时通过 RowKey 找到对应的 Region: MemSt

笔试一些注意点: --,23点43 今天做的京东笔试题目: 编程题目一定要先写变量取None的情况.今天就是因为没有写这个边界条件所以程序一直不对.以后要注意!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! --,19点22 今天做了腾讯笔试题,算法都卡效率了,还是要加强算法的练习. autohotkey更新2018-08-03,9点01 python ;把大写禁用了,因为确实基本不用.`表示删除,caplock+ijkl可以控制光标 SetCapsLockState , AlwaysOff ; ca

以下是一个mongo查询的综合应用,即介绍一个生产中实际应用的模糊查询,当然其实也很简单,主要用到mongo中的模糊查询和$or查询,以及并的关系,下面是一个mongo中的一条记录 { "_id" : "ffe6a068-9043-4334-97d2-75387340e655", "file_id" : "ffe6a068-9043-4334-97d2-75387340e655", "name" : &qu

1.分页组件高阶 2.整合展示数据showlist类 3.stark组件之分页 3.stark组件之search模糊查询 4.action批量处理数据 4.总结 1.分页组件高阶 1.分页的class形式(有bug,请看下面的)   """ 自定义分页组件 """ class Pagination(object): # def __init__(self, data_num, current_page, url_prefix, params, p

ORM 相关 #sql中的表 #创建表: CREATE TABLE employee( id INT PRIMARY KEY auto_increment , name VARCHAR (), gender BIT , birthday DATA , department VARCHAR (), salary DECIMAL (,) unsigned, ); #sql中的表纪录 #添加一条表纪录: INSERT employee (name,gender,birthday,salary,depa

#xiaodeng#python3#基于SQL和PYTHON的数据库数据查询语句import pymysql #1.基本用法cur.execute("select * from biao") #2.查询某表中的特定数据,如某制定id和名字的数据cur.execute("select * from biao where id="XXXX" and name="xxx" ") #3.统计函数select count(1) from