前言Python自带的模块中有很多操纵文件的。我们可以把文件的数据读出来，经过处理还可以将数据写入文件中。但是对于数据的管理和分析来说，数据库还是专业一些。如果Python能和数据库结合在一起，那么就能结合两种的优势，提高效率。工作中使用的是Oracle数据库，Python有一个模块cx_Oracle可以与Oracle相连。要使用cx_Oracle，就要先下载。1. 下载cx_OraclePyth
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2023-12-06 20:20:18
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文件操作 一般步骤1. 文件打开 2. 文件操作 3. 文件关闭1. 打开文件 使用open(文件名(绝对路径), 打开模式, 编码) 文件打开的模式有：r: 只读模式（默认）w: 只写模式 （不可读，文件不存在就创建，存在则清空）x: 只写模式 （不可读，文件不存在就创建，存在则报错）a: 追加模式 （不可读，如果文件
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2023-09-03 18:16:01
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# Python读入Excel数据的格式
## 介绍
在Python中，读取Excel数据是一个常见的需求。本文将教会你如何使用Python来读取Excel数据的格式。首先，我们将讨论整个流程，然后逐步介绍每个步骤所需的代码和其作用。
## 流程图
```mermaid
erDiagram
读取Excel数据 --> 打开Excel文件
打开Excel文件 --> 读取工作表
原创
2023-10-11 12:03:58
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该文章主要内容为表结构的变化，包括表名修改、字段的新增、删除和修改，下面为具体内容：一、新建表1，Oraclecreate table oracle_test(
name varchar(20) comment '姓名'
,age decimal(3) comment '年龄'
,sex varchar(10) comm
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2023-11-20 09:54:46
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# 使用 Python 读取 ORC 格式文件入门指南
在大数据时代，ORC（Optimized Row Columnar）格式逐渐被广泛应用。它提供了高效的压缩和性能优势，通常用于 Apache Hive 和 Apache Spark 等大数据处理框架中。对于初学者来说，学习如何在 Python 中读取 ORC 文件是一项重要的技能。本文将对整个流程进行详细讲解。
## 整个流程概述
在开
一、ORC File文件结构 ORC的全称是(Optimized Row Columnar)，ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式，它的产生早在2013年初，最初产生自Apache Hive，用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度。和Parquet类似，它并不是一个单纯的列式存储格式，仍然是首先根据行组分割整个表，在每一个行组内进行按列存储。ORC文件是自描述的
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2023-07-08 11:22:46
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# Python 读取 ORC 格式文件的入门指南
在数据工程和大数据生态系统中，ORC（Optimized Row Columnar）是一种广泛使用的列式存储格式，特别是在 Hadoop 和 Spark 系统中。Python 提供了多种库来处理 ORC 格式的数据。本文将帮助你实现使用 Python 读取 ORC 格式文件的流程。
## 流程概述
以下是读取 ORC 文件的基本步骤：
|
原创
2024-09-13 03:27:19
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# Python读入txt格式的矩阵数据
## 引言
在Python中，我们可以使用各种方法来读取和处理文本文件。本文将介绍如何使用Python读取txt格式的矩阵数据。我们将从整体流程开始，然后详细介绍每一步需要做什么，包括使用的代码及其注释。
## 整体流程
下面是读取txt格式的矩阵数据的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 打开txt文件 |
|
原创
2024-02-03 08:14:17
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Hive支持的文件存储格式有 - TEXTFILE - SEQUENCEFILE - RCFILE - 自定义格式 在建表的时候，可以使用STORED AS子句指定文件存储的格式。TEXTFILE 即通常说的文本格式，默认长期，数据不做压缩，磁盘开销大、数据解析开销大。 SEQUENCEFILE Hadoop提供的一种
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2023-08-18 23:05:55
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# Python与HDFS文件操作：ORC格式详解
在大数据处理领域，Hadoop分布式文件系统（HDFS）和列式存储格式（如ORC）变得越来越流行。Python作为一种强大的编程语言，能够与HDFS进行交互，使得数据分析与处理更加高效。本文将会介绍如何使用Python处理HDFS上的ORC格式文件，并通过代码示例和图解展示相关流程。
## 什么是ORC格式？
ORC（Optimized R
原创
2024-09-09 04:28:11
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面向对象编程踏上了进化的阶梯，增强了架构化编程，实现了数据与动作的融合：数据层和逻辑层现在由一个可以创建这些对象的简单抽象层来描述。现实世界中的问题和实体完全暴露了本质，从中提供的一种抽象，可以用来进行相似编码，或者编入能与系统中对象进行交互的对象中。类提供了这样一些对象的定义，实例即是这些定义的实现。二者对面向对象设计（object-oriented design, OOD）来说都是重要的，OO
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2024-04-15 15:38:50
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我们使用python做数据分析的时候，很多情况需要我们从本地读入，在这里我们主要总结如何使用pandas读入文本import pandas as pd
#读入csv，设置header参数，读取文件的时候没有标题
data=pd.read_csv(x,header=None)
#names设置列名
data2 = pd.read_csv("data.txt",names=["a","b","nam
# ORC格式与Java的结合
在大数据处理的领域，数据的存储格式扮演着极其重要的角色。ORC（Optimized Row Columnar）是一种常用的列式存储格式，旨在有效地存储和查询大量数据。本文将探讨ORC格式以及如何在Java中对其进行操作，结合使用Apache Hive和Apache ORC库来实现数据的读取和写入。
## ORC格式简介
ORC格式主要用于Hadoop生态系统，
原创
2024-09-05 05:09:36
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对于orc与parquet这两种列式存储格式，网上能找到大量的介绍以及对比，此处简单总结一下：orc VS parquet： orc存储压缩率比parquet要高； 一般来说，orc读取效率比parquet要高； parquet支持嵌套数据格式，orc原生不支持嵌套数据类型（但可通过复杂数据类型如map<k,v>间接实现，此处情况即对应第二条中的“特例”，影响性能）； parquet支
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2024-07-19 14:45:00
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C# 数据流的读取操作数据流一般具有读写操作。 1、读（Read）操作：读出流对象中的数据，并把它存放到另一个数据结构中。 2、写（Write）操作：从另一种数据结构中读取数据并存放到流对象中。1、所有文件类型的读取和写入文件流（FileStream）类，是用来实现对文件的读取和写入的。FileStream类的构造有多种形式，最常用的一种如下所示：public FileStream(string
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2023-09-27 12:37:40
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相信对Hadoop生态系统熟络的大数据开发者对ORC都不会陌生，笔者也是，那么ORC具体是什么？有哪些应用呢？我们今天来看一看这个在Hadoop生态系统中具有举足轻重地位的存储格式 - Apache ORC一、Apache ORC简介Apache ORC(optimizedRC File) 存储源自于RC这种存储格式，是一种列式存储引擎，对schema的变更(修改schema需要重新生成
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2024-02-04 15:08:19
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# 如何在Python中读取数据
作为一名刚入行的小白，读入数据是你编程学习中非常基础而重要的一步。在这篇文章中，我将带领你一步步实现数据的读取，并解释每一步的具体操作和代码。
## 整体流程
在Python中读取数据通常可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----
# Python 读入数据
Python 是一种广泛使用的高级编程语言，它提供了各种各样的库和工具，使得数据分析和处理变得更加简单和高效。在 Python 中，读入数据是一项非常重要的任务，因为我们通常需要从外部源（例如文件、数据库和网络）获取数据以进行分析和处理。
## 读取文本文件
在 Python 中，我们可以使用内置的 `open()` 函数来读取文本文件。下面是一个示例，展示了如何
原创
2023-11-21 15:01:53
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数据存储格式和压缩方式选择Hive数据存储和压缩参考如下测试参数： 1.在压缩存储时间上，除Sequencefile外基本都相差无几。 2.数据压缩比例上ORC最优，parquet压缩性能也较好。 3.SQL查询速度而言，ORC与parquet性能较好，远超其余存储格式。 综合上述各种性能指标,我们采用ORC+SNAPPY压缩格式，这也是目前主流的做法。 参考链接 https://cwiki.
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2023-09-20 06:25:06
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Python读写文件方法总结【下载文档: Python读写文件方法总结.txt 】(友情提示:右键点上行txt文档名->目标另存为)Python读写文件方法总结 本文实例总结了Python读写文件方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下：1.open使用open打开文件后一定要记得调用文件对象的close()方法。比如可以用try/finally语句来确保最后
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2024-01-18 10:56:55
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