一、HDFS前言 1、 设计思想 分而治之：将大文件，大批量文件，分布式的存放于大量服务器上。以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析 2、 在大数据系统架构中的应用 &n
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2024-05-26 22:10:08
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本文约2700字，建议阅读时间13~18分钟关键字：python，逗号分隔文件，字符分割，csv逗号分隔文件是电子表格和数据库的常用输入与输出格式。1、相关函数(1)csv格式数据读取reader(csvfile,dialect=’excel’,**)其中csvfile可以是任意支持迭代并每次返回一个字符串的对象，例如文件对象和列表对象，如果csvfile是一个文件对象，那么它应该可以通过newl
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2024-08-28 17:34:50
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一种好用的文件格式—csv文件在电子技术中，经常涉及到大量的数据处理工作。将采集到的数据导入Excel文件，可以很方便地利用Excel中封装的大量公式函数完成进一步的数据计算处理工作。因此在自动化测试技术中，通常将采集到的数据存入Excel（.xls）文件中。然而在使用VC++对Excel文件进行操作时，涉及到对COM接口，因而操作较复杂，不利于应用和掌握。本文介绍一种好用的文件格式—逗号分隔符文
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2024-05-29 10:55:24
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目录介绍这篇文章更新是关于什么的？类的详细信息使用CsvFileProcessor类结论下载源代码 - 11.2 KB介绍您是否曾经遇到过这样的情况：您必须处理结构化表，但数据库不是项目的一部分，甚至是某种过度设计的解决方案？在这里CvsFileProcessor可能是一个解决方案。您可以从文件中读取数据，也可以在内存中创建结构化表，Select数据，通过Insert、Update和Delete方
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2023-11-23 14:59:10
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一、介绍CSV 拆分工具可以把 csv 文件按意愿大小进行拆分，比较简单，可以搞定百万条的数据，再大的理论上也可以，内存占用比较少。二、CSV 文件拆分工具功能：支持带有列名；支持把 CSV 文件按照你想要的大小，拆开，变成单文件；三、使用打开工具，点击打开文件选择需要拆分的文件选择是否要带有列名单文件条数填写拆分后每个文件的条数点击拆分，OK（拆分后的文件保存于原文件同目录下）
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2023-07-07 20:03:10
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本节书摘来异步社区《Hadoop MapReduce实战手册》一书中的第2章，第2.9节，作者： 【美】Srinath Perera , Thilina Gunarathne 译者： 杨卓荦 责编： 杨海玲，2.9 使用HDFS的C API（libhdfs）Hadoop MapReduce实战手册libhdfs是一个原生共享库，提供了一套C API，允许非Java程序与HDFS进行交互。libhd
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2024-03-18 10:54:10
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文章目录前言Apache Commons CSV 工具类CSV文件配置生成CSV文件解析CSV文件总结 前言上文介绍了如何使用Hutool生成和解析CSV文件以及CSV文件的特点，CSV文件优缺点如下；优点包括：格式简单：CSV文件采用纯文本格式存储数据，格式简单易懂。可读性强：CSV文件中的数据可以被任何文本编辑器打开和编辑，可读性强。可以被广泛支持：CSV文件是一种常见的电子表格文件格式，在
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2024-09-03 08:47:35
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# 使用Java分割CSV文件的简单指南
## 引言
CSV（Comma-Separated Values）文件是一种广泛使用的数据存储格式，简单易用，方便数据交换。随着数据量的增加，将大型CSV文件分割成多个小文件变得尤为重要，这样有助于提高数据处理的效率。本文将介绍如何使用Java分割CSV文件，并提供相关的代码示例。
## 处理CSV文件的基本概念
CSV文件的每一行通常表示一条记录
原创
2024-08-10 06:11:29
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# 使用 Python 分割 CSV 文件
CSV（Comma-Separated Values）是一种常用的存储表格数据的格式，特别在数据分析、数据清洗和机器学习预处理过程中非常常见。然而，随着数据量的不断增长，处理大的 CSV 文件可能会变得困难，分割 CSV 文件就是一种解决方案。本文将介绍如何使用 Python 分割 CSV 文件的不同方法，并提供相应的代码示例。
## 为什么需要分割
原创
2024-09-18 07:21:04
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# 如何使用Python分割CSV文件
在数据分析和处理的过程中，常常需要将一个大的CSV文件分割成多个小文件，以便进行更高效的操作。本文将指导你如何使用Python实现这一功能。以下是整个流程的概述。
## 流程概述
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1 | 导入所需的Python库 |
| 2 | 读取CSV文件 |
| 3 | 确定分割条件
背景 最近在做一个大数据分析平台的项目，项目开发过程中使用spark来计算工作流工程中的每一个计算步骤，多个spark submit计算提交，构成了一个工作流程的计算。其中使用csv来作为多个计算步骤之间的中间结果存储文件，但是csv作为毫无压缩的文本存储方式显然有些性能不够，所以想要寻找一个存储文件效率更高或者执行效率更高的文件格式作为
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2023-12-20 00:04:42
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百会提供了强大的报表上传工具，提供了在win和linux下面批量上传数据，支持定时传输，以下是实践说明
需求：每天从特定数据库提取数据到百会报表，并在报表中分析数据
环境：ＬＡＭＰ，并且特定数据库数据敏感，不可以直接对接百会报表
分析：根据需求，每天等于批量生成当天数据，等于是按天的增量备份数据
方案：
１，建立一个数据库连接，读取该备份数据
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2024-08-16 09:04:06
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Hadoop海量数据实现原理单点结构面临的问题集群架构面临的问题Hadoop集群架构冗余化数据存储分布式文件系统单点结构海量数据例子集群架构2. 集群架构面临的问题节点故障网络带宽瓶颈3. Hadoop 分布式集群Map-Reduce集群运算问题的解决方案在多节点上冗余地存储数据，以保证数据的持续性将计算移向数据端，以最大程度减少数据移动简单的程序模型，隐藏所有的复杂度4.冗余化数据存储结构分布式
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2024-10-12 11:30:59
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# 使用Hive加载HDFS中的CSV文件
Apache Hive 是一个数据仓库软件，用于在 Hadoop 上进行数据查询和分析。它提供了一种类 SQL 查询语言（HiveQL），使得 Hadoop 的数据处理变得更加简单。本文将介绍如何将 CSV 文件加载到 Hive 中，并提供相应的代码示例，帮助您更好地理解这个过程。
## 1. 环境准备
在开始之前，确保您已经搭建好 Hadoop
本篇文章简单介绍一下python对csv文件的常见操作，由于代码注释写的很清楚，所以文字解释相对较少。第一种：利用python基本模块操作'''
利用python普通模块是实现读写csv文件
步骤1:取出A文件的第一行，去除空格，换行符等符号
步骤2：将A文件的第一行保存到一个列表中，然后写入到B文件中
步骤3：依次循环A文件后面的各行，然后写入到B文件中
'''
import sys
input
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2023-08-15 09:31:21
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# 使用Python读取HDFS上的CSV文件
在大数据领域中，Hadoop Distributed File System（HDFS）是一种常用的分布式存储系统。HDFS具有高容错性、高扩展性和高可靠性的特点，广泛应用于大规模数据存储和处理。本文将介绍如何使用Python编程语言读取HDFS上的CSV文件，并提供相应的代码示例。
## HDFS的概述
HDFS是Apache Hadoop的
原创
2023-09-05 09:04:49
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1.1 什么是HadoopHadoop名字的由来作者：Doug cuttingHadoop项目作者的孩子给一个棕黄色的大象样子的填充玩具的命名Hadoop的概念:Apache™ Hadoop® 是一个开源的, 可靠的(reliable), 可扩展的(scalable)分布式计算框架允许使用简单的编程模型跨计算机集群分布式处理大型数据集可扩展: 从单个服务器扩展到数千
1、csv文件各列默认是以英文逗号（,）来分割的。但是在实际中，数据中也会有包含英文逗号，Windows在保存这类的数据时会把含有逗号的数据当做字符串保存，在两端会加上双引号。此时如果简单的用英文逗号做split，读出来的数据完全不是想要的。（在确保数据中不包含特殊字符的情况下可以用split） 2 ...
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2021-07-16 16:17:00
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第一章 HDFS概述1，HDFS产生背景 随着数据量越来越大，在一个操作系统下存放不下所有的数据，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是却不方便管理和维护。于是就迫切的需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件系统，HDFS即hadoop distributed file system，是分布式文件管理系统中的一种。 HDFS是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件。
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2024-03-29 21:05:41
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QT读写Csv文件1，百度百科对CSV的解释：逗号分隔值（Comma-Separated Values，CSV，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。纯文本意味着该文件是一个字符序列，不含必须像二进制数字那样被解读的数据。CSV文件由任意数目的记录组成，记录间以某种换行符分隔；每条记录由字段组成，字段间的分隔符是其它字符或字符串，最常见的
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2024-04-28 19:15:07
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