python处理数据,存进hive表的方法

实例代码: public function downLoad($dataUrl,$saveName) { $datalist = [ ROOT_PATH.'/public/introduce/110.docx', ROOT_PATH.'/public/upfile/110.zip' ]; // print_r($datalist);die; $filename = ROOT_PATH.'\public\/'.$saveName.'.zip'; if(file_exists($filename))

1.test.sh脚本内容如下: #!/bin/bash #CURR_DATE=`date +"%Y-%m-%d %H:%M:%S"`------>不能使用 v_sql="insert into origin_ennenergy_energytrade.test2 values('"$(date +"%Y-%m-%d %H:%M:%S")"','"Y"')" echo $v_sql #insert i

脚本tt.sh的内容如下: #!/bin/bash params=$1 for param in $params do echo $param done 运行方式为:sh tt.sh "1 2 3 4 5" 输出为: 1 2 3 4 5 所以参考上面的命令,可以把hql的脚本写为如下方式,就可以循环执行sql: 功能:查找字符串 comments 中的param第一次出现的位置 ,返回的是位置数字 #!/bin/bash params=$1 for param in $params d

博主做过比较多项目的archive脚本编写,对于这种删除数据的脚本开发,肯定是一开始的话用最简单的一个delete语句,然后由于部分表数据量比较大啊,索引比较多啊,会发现删除数据很慢而且影响系统的正常使用.然后就对delete语句进行按均匀数据量分批delete的改写,这样的话,原来的删除一个表用一个语句,就可能变成几十行,如果archive的表有十几个甚至几十个,那我们的脚本篇幅就非常大了,增加了开发和维护的成本,不利于经验比较少的新入职同事去开发archive脚本,也容易把注意力分散到所谓分

这篇文章主要介绍了如何在python中写hive脚本,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 1.直接执行.sql脚本 import numpy as np import pandas as pd import lightgbm as lgb from pandas import DataFrame from sklearn.model_selection import train_test_split from io import St

如下所示: #!/usr/bin/bash HADOOP_HOME="/opt/module/cdh-5.3.6-ha/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6" HIVE_HOME='/opt/module/cdh-5.3.6-ha/hive-0.13.1-cdh5.3.6' ####### execute hive ###### sql=$(cat <<!EOF use db_01; drop table dept_nopart; create table IF NO

本文为大家分享了mysql 5.7 zip archive版本安装教程,供大家参考,具体内容如下 1.  从官网下载zip archive版本:官网地址 2. 解压缩至相应目录,并配置环境变量(将*\bin添加进path中): 3. (重要)在根目录新建my.ini文件,写入以下内容: [mysql] # 设置mysql客户端默认字符集 default-character-set=utf8 [mysqld] # 设置3306端口 port = 3306 # 设置mysql的安装目录 basedi

本文为大家分享了mysql 5.7.18 Archive压缩版安装的具体方法,供大家参考,具体内容如下 文章参考: 5.7.17 winx64安装配置图文教程 mysql 5.7 zip archive版本安装教程 官网 进入 进入 往下滑: 解压: 设置环境变量:好像没用到这个环境变量(可以尝试不设置) 1) 2) 新建my.ini 初始化 注意:初始化只能一次,第二次执行mysqld –initialize会报错 初始化后找到mysql的密码: 输入密码是,黏贴:f6yL!frt>!wn 修

本文研究的主要问题是python语言导出hive数据表的schema,分享了实现代码,具体如下. 为了避免运营提出无穷无尽的查询需求,我们决定将有查询价值的数据从mysql导入hive中,让他们使用HUE这个开源工具进行查询.想必他们对表结构不甚了解,还需要为之提供一个表结构说明,于是编写了一个脚本,从hive数据库中将每张表的字段即类型查询出来,代码如下: #coding=utf-8 import pyhs2 from xlwt import * hiveconn = pyhs2.connec

首先,公司的小组长给了我一个任务,把一个txt的文件中的部分内容,存进一个在hive中已有的表的相同结构的表中.所以我的流程主要有三个,首先,把数据处理成和hive中表相同结构的数据,然后仿照已有的hive中表的结构再创建一张新的数据表,最后把本地的txt文件上传到hive中新建的数据表中. 1:已有的数据表的结构和在hive表中的结构完全对不上,下面的图是原来hive中表的结构和小组长给我的txt中表的结构: 大家可以看出,我们原来的hive中表的字段一共有17个,而组长给我的表中的字段一共有

获取单独一个table,代码如下: #!/usr/bin/env python3 # _*_ coding=utf-8 _*_ import csv from urllib.request import urlopen from bs4 import BeautifulSoup from urllib.request import HTTPError try: html = urlopen("http://en.wikipedia.org/wiki/Comparison_of_text_edit

本文实例讲述了Python写入数据到MP3文件中的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 通过Mp3的Id3V1数据段的数据来修正Mp3文件的正确名字,但是,有时候这个数据断中的数据是空的,所以这里写一个修改Id3V1数据段的数据的函数,同样是练习. 使用方法: writeMp3Header[ SongName] = '测试歌曲名称' writeMp3Header[ SongPeople] = '不得闲' writeMp3Header[ ZhuanJi] = '专辑' writeMp3Hea

本文实例讲述了Python输出9*9乘法表的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: #!/usr/bin/env python # 9 * 9 for i in range(1, 10): print for j in range(1, i+1): print "%d*%d=%d" % (i, j, i*j), 补充一个更简单的方法: 复制代码 代码如下: print('\n'.join([ ' '.join([ "%d*%d=%2s" %(y,x,x*y)

本文实例讲述了python实现在sqlite动态创建表的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: import sqlite3 as db conn = db.connect('mytest.db') cursor = conn.cursor() cursor.execute("create table person(name text,age text,address text)") print("table created") 希望本文所述对大家的Pyth

本文实例讲述了Python字典数据对象拆分的简单实现方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 有朋友问了下问题: {'A1;A2': 'B','A3': 'C'}这种数据结构要拆解成{'A1':'B', 'A2': 'B', 'A3': 'C'},要如何实现? 这种问题,如果用普通的for循环来实现的话,还是有点麻烦: >>> dct = {'A1;A2': 'B','A3': 'C'} >>> tmp = {} >>> for k,v in dct.i

本文实例讲述了Python实现操纵控制windows注册表的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 使用_winreg模块的话 基本概念: KEY 键 Value 值 函数和作用: CloseKey() - 关闭一个Key ConnectRegistry() - 链接到其他机器的注册表 CreateKey() - 创建一个Key DeleteKey() - 删除一个Key DeleteValue() - 删除一个Key里面的值(value) EnumKey() - 为已经打开的Key里面的子键建

本文实例讲述了Python实现读取TXT文件数据并存进内置数据库SQLite3的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 当TXT文件太大,计算机内存不够时,我们可以选择按行读取TXT文件,并将其存储进Python内置轻量级splite数据库,这样可以加快数据的读取速度,当我们需要重复读取数据时,这样的速度加快所带来的时间节省是非常可观的,比如,当我们在训练数据时,要迭代10万次,即要从文件中读取10万次,即使每次只加快0.1秒,那么也能节省几个小时的时间了. #创建数据库并把txt文件的数据存进