本系列文章将介绍如何使用Python读写主要Microsoft Office文档（Word，Excel和PowerPoint）======================================================================================================================================1.
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2024-06-25 16:51:33
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因为公司要处理流量数据，其中设计到了会话id的处理，从而需要用spark来实现这一功能。 而公司的数仓是基于Doris搭建的，这就涉及到了spark读写Doris，简单来说一下spark读写Doris具体的实现方案01jdbc读写 因为Doris支持mysql协议，所以可以直接通过spark使用jdbc的方式来读写Doris.Pom相关
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2023-11-23 10:07:30
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搭建基于MySQL的读写分离工具Amoeba： Amoeba工具是实现MySQL数据库读写分离的一个工具，前提是基于MySQL主从复制来实现的；实验环境（虚拟机）： 主机 角色 10.10.10.20 多实例加主从复制 10.10.10.30 Amoeba服务器 10.10.10.40 客户端(最后测试使用) 1、首先搭建MySQL的主从复制（不在多提）；需要注意的是：在主从库上需要创建
Hasen是一名熟知分布式技术、Go语言的开发者，他最近在自己的博客上发布了一篇文章，谈到为什么要选择CouchDB作为自己的数据库。我一直痛恨SQL，所以我总是对NoSQL运动充满兴趣。我知道2个基于JSON的NoSQL数据库：MongoDB和CouchDB。我曾试着学习MongoDB，当时我也在学习NodeJS——巨大的错误，浪费我很多时间。不管怎么说，MongoDB的API不错，但是我不喜欢
一、背景知识Amoeba(变形虫)项目，专注 分布式数据库 proxy 开发。座落与Client、DB Server(s)之间。对客户端透明。具有负载均衡、高可用性、sql过滤、读写分离、可路由相关的query到目标数据库、可并发请求多台数据库合并结果。要想搭建Amoeba读写分离，首先需要知道MySQL的主从配置，可参考：Ubuntu10下MySQL搭建M
1 HDFS概述由于传统集中式的物理服务器在存储容量和数据传输速度等方面都有限制，故而越来越不符合这些数据的实际存储需要。在大数据时代，大数据处理需要解决的首要问题是：如何高效地存储所产生的规模庞大的数据？所以为了实现对大数据的存储，就需要利用成百上千台甚至更多的分布式服务器节点（由多磁盘存储到多机器存储）。同时，为了对这些分布式服务器节点上存储的数据进行统一管理，必须要使用一种特殊的文件系统 -
前言在很多项目，特别是互联网项目，在使用MySQL时都会采用主从复制、读写分离的架构。为什么要采用主从复制读写分离的架构？如何实现？有什么缺点？让我们带着这些问题开始这段学习之旅吧！为什么使用主从复制、读写分离主从复制、读写分离一般是一起使用的。目的很简单，就是为了提高数据库的并发性能。你想，假设是单机，读写都在一台MySQL上面完成，性能肯定不高。如果有三台MySQL，一
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2024-05-06 13:07:38
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一 概述我们知道Spark Shuffle机制总共有三种：# 未优化的Hash Shuffle：每一个ShuffleMapTask都会为每一个ReducerTask创建一个单独的文件，总的文件数是S * R,不仅文件数量很多，造成频繁的磁盘和网络I/O,而且内存负担也很大，GC频繁,经常出现OOM。# 优化后Hash Shuffle：改进后的Shuffle,启用consolidation机制，Ex
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2024-07-08 17:58:39
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终于能够赶上研发的工作了，然后公司用的JPA在整理JPA的东西首先JPA是一种规范，公司使用的JPA的哪一种部署工具我还不清楚，等到我正式发出来之前会看的吧总体的目录文件结构config首先是JPA配置文件 由于公司已经写好的架构，可能你们使用原生的JPA的实现化工具可能需要配置文件，对于我们的来说就是完成一个config的路径配置文件就可以了@EnableJpaRepositories({"co
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2024-06-13 09:07:04
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# Python监控Doris数据库
Doris是一个高性能的分布式列式数据库，适用于实时分析查询。随着数据量的增大，监控数据库性能变得尤为重要。通过Python，我们可以轻松地监控Doris数据库的各项指标，包括性能、负载及请求延迟等，从而确保系统的稳定与高效运行。本文将介绍如何使用Python监控Doris，并提供相关代码示例。
## 为什么监控Doris？
监控Doris数据库的主要目
在这篇博文中，我们将探讨如何在 Python 中使用 Doris 作为数据处理解决方案。Doris 是一款高性能的分析型数据库系统，适合用于大规模数据分析。下面的内容将涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展等多个方面。
## 环境准备
在开始之前，确保你已经安装必要的依赖。你可以参考下表来确认版本兼容性。
| 依赖项 | 版本 | 兼容
在处理“doris 血缘 python”这个问题时，我们需要进行全面的分析与解决。本文将详细记录这个过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、安全加固和扩展部署等关键信息。
### 环境预检
在开始项目之前，我们需要确认系统的硬件和软件环境，确保其满足所有依赖要求。以下是思维导图和硬件拓扑图的展示，能够帮助理解整个环境的构成。
```mermaid
mindmap
root
背景python读写文件，是最基本的文件操作，熟悉每种读写方法，大大加快工作效率。使用场景不用多说，可以作为数据参数化的开端，也可以作为数据生成的末端。read() readline() readlines() 的区别和用法<1>read() 读取整个文件，将文件内容放到一个字符串变量中， 不适用于读取大文件f = open('C:\\Users\\pengfei\\Desktop\\
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2023-08-30 16:16:48
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前言:历经一个月的复习,考试终于结束了.这期间上班的时候有研究了Django网页制作过程中,如何将数据批量导入到数据库中.正文:首先说明采用Django中bulk_create()函数来实现数据批量导入功能,为什么会选择它呢? 1 bulk_create()是执行一条SQL存入多条数据,使得导入速度更快;  
Web应用开发可以说是目前软件开发中最重要的部分。Web开发也经历了好几个阶段： 静态Web页面：由文本编辑器直接编辑并生成静态的HTML页面，如果要修改Web页面的内容，就需要再次编辑HTML源文件，早期的互联网Web页面就是静态的； CGI：由于静态Web页面无法与用户交互，比如用户填写了一个注册表单，静态Web页面就无法处理。要处理用户发送的动态数据，出现了Common Gateway I
当解释器遇到 import 语句，如果模块在当前的搜索路径就会被导入。 搜索路径是一个解释器会先进行搜索的所有目录的列表。如想要导入模块 support，需要把命令放在脚本的顶端：import tes as g
#该段代码的意思为，导入的模块tes并设置别名为g假设模块tes里面有函数test（） 导入模块后可以通过如下方式进行调用：g.test()创建test.py模块，模块内的函数为impor
文章目录人工智能/深度学习如何制作自己的数据/数据集准备工作labelimg下载下载预编译二进制库Python 2 + Qt4的安装命令如下Python 3 + Qt5的安装命令如下macOS系统Python 2 + Qt4的安装命令如下Python 3 + Qt5 的安装命令(只适用于 macOS High Sierra)Windows系统Windows系统 + anaconda从 PyPI获
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2024-07-16 12:35:04
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本文将介绍如何在 EMR Serverless Spark 中实现 Doris 的读写操作。
摘要： Python中读写文件还是很方便的，你应该记住的命令如下：close – 关闭文件。跟你编辑器的 文件->保存.. 一个意思read - 读取文件内容。可以把结果赋值给一个变量readline – 读取文本文件中的一行truncate – 清空文件，请小心使用write(stuff) – 将 stuff 写入文
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2023-05-28 17:38:10
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第一部分：读文件第一种读取文件方式（使用open（）函数）（推荐使用）例子 首先创建一个文件（现在暂时没有学会用命令直接创建，那么手动创建先） 用open（）函数打开文件要记得关闭，想要再次读取得重新打开第二种读取文件的方式（用file（）函数，和open（）基本没有区别）使用readlines（）对文件内容按行读取（返回一个列表，每个元素代表文件中的一行）使用for循环迭代输出文件对象，直到不能
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2023-11-06 19:22:41
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