目前有两个库可以操作HBASE:hbase-thrift 和  happybase happybase使用起来比较简单方便,因此重点学习该库,hbase-thrift只做简要介绍. (一)hbase-thrift 1.使用前先添加库和依赖库: pip install thrift pip install hbase-thrift pip install google-cloud pip install google-cloud-vision pip install kazoo 2.连接数据库的配

之前写了一篇<基于Python的GRIB数据可视化>的文章,好多博友在评论里问我Windows系统下如何读取GRIB数据,在这里我做一下说明. 一.在Windows下Python为什么无法读取GRIB 大家在windows系统不能读取GRIB数据的主要原因是,GRIB_API在Windows下无法编译安装,从而导致pygrib安装失败.我曾经也为这个问题苦恼了很久,也到ECMWF论坛里找了很久,也给ECMWF发了邮件,回应我没有做Windows版本的打算,所以在Windows下直接用pygri

今天来谈一谈Python解析JSON数据,并写入到本地文件的一个小例子. – 思路如下 从一个返回JSON天气数据的网站获取到目标JSON数据串 使用Python解析出需要的部分 写入到本地文件,供其他的应用程序读取 完成整个业务需求 原料 一个可以获得天气信息的URL网址,如天气信息接口 读取到的结果:(由于是浏览器显示的时候的编码与之不匹配,故出现了乱码,但这并不影响我们对数据的处理) {"weatherinfo":{"city":"鍖椾含"

python 读取excel数据并将测试结果填入Excel 读取一个Excel中的一条数据用例,请求接口,然后返回结果并反填到excel中.过程中会生成请求回来的文本,当然还会生成一个xml文件.具体的excel文件如下: 代码如下: # -*- coding: UTF-8 -*- from xml.dom import minidom import xlrd import openpyxl import requests import json import sys import HTMLPa

mapreducer编程模型是一种八股文的代码逻辑,就以用户行为分析求流存率的作为例子 1.map端来说:必须继承hadoop规定好的mapper类:在读取hbase数据时,已经有现成的接口 TableMapper,只需要规定输出的key和value的类型 public class LoseUserMapper extends TableMapper<KeyStatsDimension, Text> { //////////省去代码 在执行map方法前会执行setup方法,在流失率的时候 比如

Mapper读取HBase数据 package MapReduce; import org.apache.hadoop.hbase.Cell; import org.apache.hadoop.hbase.CellUtil; import org.apache.hadoop.hbase.client.Result; import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable; import org.apache.hadoop.hbase.ma

这里的SparkSQL是指整合了Hive的spark-sql cli(关于SparkSQL和Hive的整合,见文章后面的参考阅读). 本质上就是通过Hive访问HBase表,具体就是通过hive-hbase-handler . 环境篇 hadoop-2.3.0-cdh5.0.0 apache-hive-0.13.1-bin spark-1.4.0-bin-hadoop2.3 hbase-0.96.1.1-cdh5.0.0 部署情况如下图:   测试集群,将Spark Worker部署在每台Dat

一直想将自己接触到的东西梳理一遍,可就是迈不出第一步,希望从这篇总结开始不要再做行动的矮人了. 最近测试过程中需要用到python读取excel用例数据,于是去了解和学习了下xlrd库,这里只记录使用过程中读取excel数据相关操作. 一.安装xlrd库 可以下载xlrd库包到本地安装,也可以通过pip命令安装,这里我选择pip命令: pip install xlrd 二.使用xlrd读取excel数据 具体详细的操作可以参考xlrd库操作说明文档,以下是两种读取excel数据的方法: 1.根据

鉴于以后的目标主要是利用现有的Matlab数据(.mat或者.txt),主要考虑python导入Matlab数据的问题.以下代码可以解决python读取.mat文件的问题.主要使用sicpy.io即可.sicpy.io提供了两个函数loadmat和savemat,非常方便. # adapted from http://blog.csdn.net/rumswell/article/details/8545087 import scipy.io as sio   #import matplotlib

  不论是数据分析,数据可视化,还是数据挖掘,一切的一切全都是以数据作为最基础的元素.利用Python进行数据分析,同样最重要的一步就是如何将数据导入到Python中,然后才可以实现后面的数据分析.数据可视化.数据挖掘等. 在本期的Python学习中,我们将针对Python如何获取外部数据做一个详细的介绍,从中我们将会学习以下4个方面的数据获取: 1.读取文本文件的数据,如txt文件和csv文件 2.读取电子表格文件,如Excel文件 3.读取统计软件生成的数据文件,如SAS数据集.SPSS数据

想直接读取二进制数据到一个可变缓冲区中,而不需要做任何的中间复制操作.或者你想原地修改数据并将它写回到一个文件中去. 为了读取数据到一个可变数组中,使用文件对象的readinto() 方法.比如 import os.path def read_into_buffer(filename): buf = bytearray(os.path.getsize(filename)) with open(filename, 'rb') as f: f.readinto(buf) return buf 下面是

1题目要求: 文本文件有这些数据,需要的只有其中的5个属性,如下颜色标记 像以下的数据达到75万组: 1product/productId: B0000UIXZ4 2product/title: Timex Link USB Watch 3product/price: unknown 4review/userId: A14MVG2I9PS6NZ 5review/profileName: B. Kuiper "Wah" 6review/helpfulness: 0/0 7review/s

1.安装xlrd 2.官网 通过官网来查看如何使用python读取Excel,python excel官网: http://www.python-excel.org/ 实例: (1)Excel内容 把我的小埋放上去嘿嘿 (2)代码实现 # _*_ coding:utf-8 _*_ import xlrd if __name__ == '__main__': # excel文件全路径 xlPath = r"c:\Users\yhq\Desktop\test.xlsx" #这里遇到一个问题

Spark1.6.2 读取 HBase 1.2.3 //hbase-common-1.2.3.jar //hbase-protocol-1.2.3.jar //hbase-server-1.2.3.jar //htrace-core-3.1.0-incubating.jar //metrics-core-2.2.0.jar val sparkConf = new SparkConf() .setAppName("User") // 创建 spark context val sc = n

# -*- coding: utf-8 -*-import pyodbcimport osimport csvimport pymongofrom pymongo import ASCENDING, DESCENDINGfrom pymongo import MongoClientimport binascii '''连接mongoDB数据库'''client = MongoClient('10.20.4.79', 27017)#client = MongoClient('10.20.66.10

要做的事情:一共十二个月的json数据(即12个json文件),json数据的一个单元如下所示.读取这些数据,并求取各个(100多个)城市年.季度平均值. { "time_point": "2014-01", "area": "***", "aqi": "71", "pm2_5": "47", "pm10": "69&

本文要点刚要: (一)读文本文件格式的数据函数:read_csv,read_table 1.读不同分隔符的文本文件,用参数sep 2.读无字段名(表头)的文本文件 ,用参数names 3.为文本文件制定索引,用index_col 4.跳行读取文本文件,用skiprows 5.数据太大时需要逐块读取文本数据用chunksize进行分块. (二)将数据写成文本文件格式函数:to_csv 范例如下: (一)读取文本文件格式的数据集 1.read_csv和read_table的区别:   #read_c

1,python读取csv的某一列 import pandas as pd data1 = pd.read_csv('cotton.csv', usecols=[0, 1], encoding='utf-8') 2,将csv读出来的dataframe转化为list import pandas as pdimport numpy as np data1 = pd.read_csv('cotton.csv', usecols=[0], encoding='utf-8')train_x_list=np

今天一同学给我发来一个Excel文件,让我帮他找一些信息,打开一开 8000多条数据.自己手工处理是不可能完成的的啦.作为一名程序员,当然要用程序来处理.处理生活中的问题当然是Python最为方便啦.利用万能的 Google 搜索 Python Excel,点击第一条结果http://www.python-excel.org/ ,发先这个东西 能够跨平台处理 Excel.废话不多说,按照文档一步步去做,要安装 三个包 xlrd(用于读Excel), xlwt(用于写Excel),xlutils(

一.环境准备 (1).python3环境 (2).wgirb工具(用于读取grib1文件),下载地址:  ftp://ftp.cpc.ncep.noaa.gov/wd51we/wgrib (3).wgirb2工具(用于读取grib2文件),下载地址:ftp://ftp.cpc.ncep.noaa.gov/wd51we/wgrib2 二.环境测试 工具下好了,windows下无需安装,怎么看是否能用呢?很简答,以wgrib为例,下载好了之后在我的文件夹下是这样的: 可以看到里面有一个应用程序,那么

def main(args: Array[String]): Unit = { val hConf = HBaseConfiguration.create(); hConf.set("hbase.zookeeper.quorum","m6,m7,m8") val tableName = "t_person" hConf.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE, tableName) val hAdmin = new HB