1.如何将多个pandas.dataframe()保存到同一个Excel工作簿的不同工作表sheet中？其实只需要灵活使用pandas中的ExcelWriter()方法即可实现。语法格式如下：pd.ExcelWriter(path, engine=None, date_format=None, datetime_format=None, mode="w" ,sheet_name, index=Tu
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2023-11-28 12:10:43
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在Spark中，Dataframe简直可以称为内存中的文本文件。就像在电脑上直接操作txt、 csv、 json文件一样简单。 val sparkConf = new SparkConf().setAppName("df2db").setMaster("local[1]")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
val sqlC
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2023-07-16 18:49:24
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Spark是目前最流行的分布式计算框架，而HBase则是在HDFS之上的列式分布式存储引擎，基于Spark做离线或者实时计算，数据结果保存在HBase中是目前很流行的做法。例如用户画像、单品画像、推荐系统等都可以用HBase作为存储媒介，供客户端使用。因此Spark如何向HBase中写数据就成为很重要的一个环节了。本文将会介绍三种写入的方式，其中一种还在期待中，暂且官网即可...代码在spark2
原创
2021-03-23 15:58:26
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Spark是目前最流行的分布式计算框架，而HBase则是在HDFS之上的列式分布式存储引擎，基于Spark做离线或者实时计算，数据结果保存在HBase中是目前很流行的做法。例如用户画像、单品画像、推荐系统等都可以用HBase作为存储媒介，供客户端使用。 因此Spark如何向HBase中写数据就成为很
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2018-02-28 23:05:00
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Spark是目前最流行的分布式计算框架，而HBase则是在HDFS之上的列式分布式存储引擎，基于Spark做离线或者实时计算，数据结果保存在HBase中是目前很流行的做法。例如用户画像、单品画像、推荐系统等都可以用HBase作为存储媒介，供客户端使用。因此Spark如何向HBase中写数据就成为很重要的一个环节了。本文将会介绍三种写入的方式，其中一种还在期待中，暂且官网即可...代码在spark
原创
2021-04-19 20:02:13
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Spark是目前最流行的分布式计算框架，而HBase则是在HDFS之上的列式分布式存储引擎，基于Spark做离线或者实时计算，数据结果保存在HBase中是目前很流行的做法。例如用户画像、单品画像、推荐系统等都可以用HBase作为存储媒介，供客户端使用。因此Spark如何向HBase中写数据就成为很重要的一个环节了。本文将会介绍三种写入的方式，其中一种还在期待中，暂且官网即可...代码在spark2
原创
2021-05-05 09:46:32
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pandas DataFrame的增删查改总结系列文章：pandas DaFrame的创建方法pandas DataFrame的查询方法pandas DataFrame行或列的删除方法pandas DataFrame的修改方法在pandas里，DataFrame是最经常用的数据结构，这里总结生成和添加数据的方法： ①、把其他格式的数据整理到DataFrame中； ②在已有的DataFrame中插入
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2023-10-04 14:41:14
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写入数据: public class TestWrit {
private static Configuration cfg = new Configuration();
private static final int BLOCK_INDEX_SIZE = 60;
private static final int BLOOM_BLOCK_INDEX_SIZE = 10
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2023-07-14 22:08:53
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1首次读写流程图2 首次写基本流程 （1）客户端发起PUT请求，Zookeeper返回hbase:meta所在的region server（2）去（1）返回的server上，根据rowkey去hbase:meta中获取即将进行写操作的region server，并将相关的信进行本地缓存（3）客户端把put请求发送到（2）返回的HRegion server上，根据HRegion serve
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2023-06-14 21:22:40
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# DataFrame 写入 MySQL
在数据分析的过程中，我们经常会使用 pandas 库来处理和分析数据。而在对数据分析完成后，我们通常会将结果保存到数据库中，以便后续的查询和使用。本文将介绍如何使用 pandas 将 DataFrame 数据写入 MySQL 数据库，并给出相应的示例代码。
## 准备工作
在开始之前，我们需要先安装 pandas 和 pymysql 这两个库。可以使
原创
2023-08-21 03:45:51
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默认情况下，如果使用 Pandas 的 to_excel() 方法将数据写入 Excel 文件时，会覆盖原有的数据。但是，你可以通过传递一些可选参数来更改此行为，具体如下：startrow 和 startcol 参数：这两个参数可以控制将 DataFrame 数据写入 Excel 文件的起始行和列。通过设置它们的值，可以将数据写入现有表格中而不是覆盖原有数据。mode 参数：该参数默认值为 'w'
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2023-12-09 12:55:48
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txt读写相对来说比较简单写，以下通过一个简单的示例来感受下读写的效果。1、实现的需求①写入：给文件名为“1.txt”的文本中，写入(800,600)-(2048,2048)之间的总计1809801行数据，数据取值必须两两组合，遍历所有的值。比如(800,600)，(800,601)…(800,2048)…(801,600)…(801,2048)等等。效果图如下：[外链图片转存失败,源站可能有防盗
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2024-02-06 14:46:19
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## 将 DataFrame 写入 Redis 的指南
在数据处理和存储的过程中，Redis 作为一种高效的 NoSQL 数据库，常常被用来存储数据。将一个 Pandas DataFrame 写入 Redis，是一个实用的技能。以下是实现这一过程的步骤和所需的代码。
### 流程概述
为了将 DataFrame 写入 Redis，我们需要经过几个步骤，具体流程如下：
| 步骤 | 说明 |
原创
2024-10-14 06:47:29
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# 如何将DataFrame写入Hive
在现代数据分析中，使用Apache Hive来存储和分析大数据已经成为一种常见的做法。对于刚入行的小白来说，可能面临的第一个问题就是如何将一个Pandas DataFrame写入Hive。本文将带领你了解整个过程，包括各步骤所需的代码以及它们的功能。
## 整体流程
| 步骤 | 操作描述 |
|------|----------|
| 1 |
1.Spark SQL出现的原因是什么?Shark是一个为Spark设计的大规模数据仓库系统，它与Hive兼容。Shark建立在Hive的代码基础上，并通过将Hive的部分物理执行计划交换出来。这个方法使得Shark的用户可以加速Hive的查询，但是Shark继承了Hive的大且复杂的代码使得Shark很难优化和维护，同时Shark依赖于Spark的版本。随着我们遇到了性能优化的上限，以及集成SQ
之前遇到一个需求，使用spark计算完成之后，df有将近百万数据需要写入到MySQL中日方写法：mysql_driver = "com.mysql.jdbc.Driver"
mysql_url = "jdbc:mysql://localhost:3306/my_test_db"
dataframe.write.mode('append').format("jdbc").options(url=my
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2023-08-17 09:43:41
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bins 参数的含义是所画出的直方图的“柱”的个数；每个“柱”的值为其跨越的值的个数和。从图中可以看到‘柱’的个数为6，每个“柱”的值为其跨越的值的个数和。如第一个“柱”跨越了0和1，那么该柱的高度就是0和1出现的次数的总和。DataFrame.hist(column=None, by=None, grid=True, xlabelsize=None,&n
性能测试小结：
测试环境：
机器：1 client 5 regin server 1 master 3 zookeeper
配置：8 core超到16 /24G内存，region server分配了4G heap /单seta磁盘,raid10后500GB
系统：Red Hat Enterprise Linux Server release 5.4
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2023-07-12 20:56:21
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首先描述一下现象 最近对HDFS底层做了许多优化，包括硬件压缩卡，内存盘及SSD。 在出测试报告时发现老问题，HBase写入速度不稳定，这个大家都习以为常了吧，就是压测时，只要row size稍小一点，不管你怎么压，HBase的RegionServer总是不愠不火特淡定。有些人就怀疑是磁盘到瓶颈了？还有些人怀疑是不是GC拖累了？ 总之网上大部分测试都是黑盒测试嘛，大家也就乱猜呗。 下面我仔细来分析
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2023-12-06 13:08:57
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HBase采用LSM树架构，天生适用于写多读少的应用场景。在真实生产环境中，也正是因为HBase集群出色的写入能力，才能支持当下很多数据激增的业务。需要说明的是，HBase服务端并没有提供update、delete接口，HBase中对数据的更新、删除操作在服务器端也认为是写入操作，不同的是，更新操作会写入一个最新版本数据，删除操作会写入一条标记为deleted的KV数据。所以HBase中更新、删除
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2023-09-01 11:31:59
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