众所周知，Python连接Oracle数据库，一般都使用cx_Oracle这个包。但关键是cx_Oracle这个包，返回的结果，都是元组或者列表。如以下代码： 1 import cx_Oracle
2 import os
3
4 os.environ['NLS_LANG'] = 'SIMPLIFIED CHINESE_CHINA.UTF8'
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6 connection = cx_
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2023-08-24 08:11:50
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最近给一台新电脑做python读取Oracle数据库的脚本时，遇到的问题，在这里总结一下。需要的软件/包等python这个就不用多说了，我用的是3.8版本，其他版本按照我的方法参考就行cx_Oracle这个是Oracle提供的官方Python模块cx_Oracle，我的是8.3.0版本，安装方法：pip install cx_OracleOracle Instant Client这个是重点，因为只
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2024-08-21 13:40:44
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刚开始使用spark-sql，首先看了一部分的源码。然后开始着手程序的编写。在spark中使用jdbc：在 Spark-env.sh 文件中加入:export SPARK_CLASSPATH=任务提交时加入:spark-submit –master spark://master:7077 –jars ojdbc16.jar
一、
val rdd = sqlContext.read.format(“
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2023-10-06 16:40:06
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[url]http://xieruilin.iteye.com/blog/716031[/url]
原创
2023-03-20 23:52:21
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在公司做大数据开发已经四五年了，因此也积累了一些心得体会，便趁着这次机会大体描述下。 首先：数据开发的前提肯定是需要数据的，而数据从哪里来，大部分的数据都存储在Oracle中，而spark的计算 数据来源基本上都是hdfs。虽然oracle也可以与spark进行直接交互，但是如果oracle的表的数据量高达千万、亿 级别，每次的spark的查询都会对oracle数据库产生极大的影响，因
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2023-11-24 13:35:20
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Flink CDC Oracle 完整踩坑指南1. flink-cdc同步oracle表的增量数据试用环境：**Oracle：**11.2.0.4.0（RAC 部署）**Flink：**1.12.0通过 Flink 集群方式部署使用。完整代码实现：package com.nari.cdc.job;
/**
* 同步oracle指定表 发送到kafka
*
* @author gym
*
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2024-02-04 02:13:36
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一、需求 数据库和应用没在同一台主机上，所以需要安装oracle即时客户端，也可以是oracle的客户端。只不过客户端比较庞大。二、安装oracle即时客户端 下载Oracle即时客户端程序包 http://www.oracle.com/technetwork/database/features/instant-client/index-097480.html 数据库版本
原创
2016-06-24 11:41:52
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a
原创
2016-06-24 11:42:32
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一、需求 数据库和应用没在同一台主机上，所以需要安装oracle即时客户端，也可以是oracle的客户端。只不过客户端比较庞大。二、安装oracle即时客户端 下载Oracle即时客户端程序包 http://www.oracle.com/technetwork/database/features/instant-client/index-097480.html 数据库版本
原创
2016-06-24 12:19:15
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一、kafka 模拟数据：【1】模拟数据实体类：public class CarDataTest {
private String lat;
private String lon;
private String location;
private String status;
private String terminaltype;
-------
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2024-08-13 10:31:54
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通过hibernate向Oracle存储字节类型的数据(如byte[]等),在定义实体对象的时候不能用"private byte[] content", 这样定义我试过,在存储数据的时候(session.save(user))是没有问题的,但是在读取Blob字段(Oracle中存储byte[]使用的
原创
2021-07-16 10:36:38
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刚开始使用spark-sql，首先看了一部分的源码。然后开始着手程序的编写。 在spark中使用jdbc： 在 Spark-env.sh 文件中加入: export SPARK_CLASSPATH= 任务提交时加入: spark-submit –master spark://master:7077 –jars ojdbc16.jar一、 val rdd = sqlContext.rea
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2023-10-26 08:00:56
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背景oracle数据同步项目。在同步过程中偶发插入或者更新数据后数据立即会进行删除。导致同步失败；基本技术架构oracle触发器进行数据的增删改查时将数据变更情况写入一张日志表flume采集日志表。使用sql插件kafka信息中间件flink进行流处理，使用侧输出流问题数据同步的逻辑是：1.在kafka中获取到数据后使用测输出流进行分发 2.使用duutils进行数据连接管理 但是不是使用连接池来
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2024-01-21 08:06:18
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Spark作为一个分布式计算框架，可以很好的适用于Hadoop。那么Spark是否可以与关系型数据库较好的进行兼容呢？以Spark作为计算，以关系型数据库（例如Oracle）作为存储？ 答案当然是可以，笔者经过不断地测试和优化，终于将Spark与Oracle进行了兼容匹配与读写优化。1、环境准备 在本次测试环境中，用6台机器搭建了CDH的Hadoop平台，Spark2.2版本搭配Yarn
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2023-09-29 21:10:52
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摘要:用户提出一个需求,即ORACLE中的一个表存储了照片信息,字段类型为BLOB,要求能导出成文件形式. 本想写个C#程序来做,后来想起ORACLE有很多包,功能很好很强大,于是网上参考了些文章完成了. 主要是用了ORACLE的两个包:UTL_FILE和DBMS_LOB.实现过程:第一步：以管理员用户登陆设置可操作目录 --CREATE DIRECTORY privilege is g
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2023-11-08 12:01:15
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import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np##读取数据
url = r'C:/Users/asus/Desktop/catering_fish_congee(1).xls'
data = pd.read_excel(url,names=['date','sale'])plt.rcParams['fon
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2023-06-16 14:11:54
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目录导入各种需要的模块读取数据数据预处理和描述统计数据可视化（以V1列为例）划分构建训练集和测试集建模：提供几种简单方法，都在sklearn这个库里 最近因为工作需要在学python，只要求能够读取、预处理、可视化数据然后扔进现成的机器学习模型里面输出结果，但个人目前接触到的python书要么太过详细读了一周还在学几个数据类型的用法，要么就只专注于机器学习而过份忽略Python基础（尤其是一些
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2023-08-11 08:46:09
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目录碎碎念1、使用python内置函数open1.1 对于txt1.1.1 按行读入，每行作为列表的一个元素碎碎念读入数据，都是最基本的东西了，但是我发现老是不会用，而且都没有对各种数据类型进行一个总结，以至于每次读入数据，都需要再去网上搜集代码，浪费时间。因此作为一个初学python的人，我决定自己给自己总结一篇读入数据的文章。1、使用python内置函数open1.1 对于txt一般来说，tx
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2023-05-23 16:50:30
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功能 ：读入文本内容fn
原创
2023-03-22 05:50:54
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一、引言模型-视图-控制器（Model-View-Controller，简称MVC）是一种源于Smalltalk在构建用户界面时 广泛使用的设计模式。在《Design Patterns》一书中，Gamma等人这样描述到：“MVC由三种对象组成。模型Model是应用程序对象，视图View是其屏幕表示，控制器Controller定义用户界面对用户输入的反应方式。在MVC之前，用户界面设计倾向于将这些对
