今天在网上找了很久,终于找到1个snappy压缩命令行,记录下来: 1.wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py 2.python ./get-pip.py 3.yum install gcc-c++ 4.pip install python-snappy 用法: python -m snappy -c uncompressed_file compressed_file.snappy python -m snappy -d compressed_file

试用sud o pip提示找不到pip命令,不加sudo可以找到,这时候需要使用whereis 去看pip命令的路径 sudo + pip完整路径即可 安装python  snappy 失败提示: snappymodule.cc:28:20: fatal error: Python.h: No such file or directory #include "Python.h" ^ compilation terminated. error: command 'gcc' failed

周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =.这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark SQL相关的知识,如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章: [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对.数据读取与保存.共享特性 #####

info:更多Django信息url:https://www.oschina.net/p/djangodetail: Django 是 Python 编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器(MVC)风格的 Web 应用程序框架.使用 Django,我们在几分钟之内就可以创建高品质.易维护.数据库驱动的应用程序. Django 框架的核心组件有: 用于创建模型的对象关系映射 为最终用户设计的完美... info:更多OpenERP信息url:https://www.oschina.net/p/o

转自:使用Python实现Hadoop MapReduce程序 英文原文:Writing an Hadoop MapReduce Program in Python 根据上面两篇文章,下面是我在自己的ubuntu上的运行过程.文字基本采用博文使用Python实现Hadoop MapReduce程序,  打字很浪费时间滴. 在这个实例中,我将会向大家介绍如何使用Python 为 Hadoop编写一个简单的MapReduce程序. 尽管Hadoop 框架是使用Java编写的但是我们仍然需要使用像C+

该错误解决方案. NodeJS安装Npm包时出现错误: npm WARN prefer global node-gyp@3.4.0 should be installed with -g > snappy@5.0.5 install C:\code\myprj\node_modules\snappy > node-gyp rebuild C:\code\myprj\node_modules\snappy>if not defined npm_config_node_gyp (node &

使用python-kafka类库开发kafka生产者&消费者&客户端   By: 授客 QQ:1033553122       1．测试环境 python 3.4 zookeeper-3.4.13.tar.gz 下载地址1: http://zookeeper.apache.org/releases.html#download https://www.apache.org/dyn/closer.cgi/zookeeper/ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.

Snappy 是一个 C++ 的用来压缩和解压缩的开发包.其目标不是最大限度压缩或者兼容其他压缩格式,而是旨在提供高速压缩速度和合理的压缩率.Snappy 比 zlib 更快,但文件相对要大 % 到 %.在 64位模式的 Core i7 处理器上,可达每秒 ~500兆的压缩速度. [] 类型:用来压缩和解压缩的开发包简介 Snappy 在 Google 内部被广泛的使用,从 BigTable 到 MapReduce 以及内部的 RPC 系统. [1]  snappy 是一个压缩库.它可以利用单颗

参考张老师的mapreduce 矩阵相乘. 转载请注明:来自chybot的学习笔记http://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?postid=4541939 下面是我用python版本的mapreduce 矩阵相乘. 矩阵相乘的思路详见张老师的博客,对于两个矩阵m1和m2,mapreduce的计算过程如下: 这里面最主要的地方是key的构成,map输出的key是相乘后的矩阵的下标,比如c[i][j] = sum(A[i][:]*B[:][j]). 注意:该实现知识矩阵相

这里面我们介绍一下python中操作mangodb的第三方库pymongo的使用,以及简单的使用requests库作爬虫.人情冷暖正如花开花谢,不如将这种现象,想成一种必然的季节. pymongo的安装及前期准备 一.mangodb的安装以及启动 测试机器:win10, mangodb版本v3.4.0,python版本3.6.3. mangodb的安装目录:D:\Database\DataBase\Mongo.数据的存放目录:E:\data\database\mango\data.首先我们启动m

landen@Master:~/UntarFile/hadoop-1.0.4$ bin/hadoop jar contrib/streaming/hadoop-streaming-1.0.4.jar -mapper home/landen/UntarFile/hadoop-1.0.4/PythonMR/wordMapper.py -reducer /home/landen/UntarFile/hadoop-1.0.4/PythonMR/wordReducer.py -input /input/*

备注: 1.先要安装wheel库:pip install wheel 2.下载wheel,切换至下载路径,然后安装:pip install wheel库名.whl Windows Python Extension Packages by Christoph Gohlke, Laboratory for Fluorescence Dynamics, University of California, Irvine. HoloPy, a tool for working with digital h

pytables及其客户端查看 pytables # ubuntu sudo apt-get install python-tables pip install flask flask-httpauth # centos pip install tables hdf5 Download: https://www.hdfgroup.org/downloads/hdf5/source-code/ ./configure make make check make install 客户端 1. 命令行工

标签(空格分隔): python leveldb import leveldb db = leveldb.LevelDB('./db') db.Put('hello', 'world') print db.Get('hello') db.Delete('hello') print db.Get('hello') batch = leveldb.WriteBatch() batch.Put('hello', 'world') batch.Put('hello again', 'world') ba

刚接触python,mark下所见所得: 1.Python调用底层API,可在任何platform上运行,包括Windows.Mac.Unix: 2.用#符号对代码或语句进行注释,#后的代码不被编译: 3.print的时候使用逗号[,]告诉解释器不作新行输出: 4.python程序可以运行在windows shell里(cmd line): 5.代码可以在notepad下编辑,纯文本结构文件: 6.变量声明:v=2; v="can be changed to a string"; #t

之前使用 Kafka 的客户端消费者比较多一点,而且也是无脑订阅使用也没有深入了解过具体的参数.总的来说使用不够细节. 这次公司项目活动期间暴露非常多的问题,于是有了这篇文章. 首先我们来拆解一下 Kafka KafkaProducer 类给我们暴露的参数,我会依次介绍一下这些参数的功能以及效果,其中也包括比较重要的自定义 paritiition 的参数. 1. bootstrap_servers bootstrap_servers: 'host[:port]' string (or list

昨日回顾: 面试 Python综述 设计哲学 版本变迁及发展 GIL 内存管理及垃圾回收 并发并行 昨日作业一:Python是否存在内存泄露 作业二:过往的项目中有没有出现过性能问题? 作业三:什么是协程? 一.数据库 今天的主要内容集中在面试过程中的数据库部分:互联网公司Python相关岗位面试中大多数会有数据库相关的面试问题. 大家认为什么是数据库呢? 数据库简而言之是一种电子化的文件柜,用户可以对文件中的数据进行增删改查:当前互联网中,最常见的数据模型主要有两种:关系型数据库和非关系型数据

Snappy已经被Google开源,作为一个压缩库,它可以利用单颗Intel Corei7处理器内核处理至少每秒250MB~500MB的数据流. Snappy的前身是Zippy.虽然只是一个数据压缩库,它却被Google用于许多内部项目程,其中就包括BigTable,MapReduce和RPC.Google宣称它在这个库本身及其算法做了数据处理速度上的优化,作为代价,并没有考虑输出大小以及和其他类似工具的兼容性问题.Snappy特地为64位x86处理器做了优化,在单个Intel Core i7处

kafka实战教程(python操作kafka),kafka配置文件详解 应用往Kafka写数据的原因有很多:用户行为分析.日志存储.异步通信等.多样化的使用场景带来了多样化的需求:消息是否能丢失?是否容忍重复?消息的吞吐量?消息的延迟? kafka介绍 Kafka属于Apache组织,是一个高性能跨语言分布式发布订阅消息队列系统[7].它的主要特点有: 以时间复杂度O(1)的方式提供消息持久化能力,并对大数据量能保证常数时间的访问性能: 高吞吐率,单台服务器可以达到每秒几十万的吞吐速率: 支持

一.背景 最近在Azkaban的测试工作中,需要在测试环境下模拟线上的调度场景进行稳定性测试.故而重操python旧业,通过python编写脚本来构造类似线上的调度场景.在脚本编写过程中,碰到这样一个需求:要在测试环境创建10000个作业流. 最开始的想法是在一个azkaban project下循环调用10000次create job接口(每个Flow只包含一个job).由于azkaban它本身没有增加/删除作业流的接口,所有的作业流修改.增加.删除其实都是通过重新上传项目zip包实现的,相应地