第6次预习课_函数函数_好处 减少代码的重复编写 def f(): return小练习1： 写一个除法函数，需要处理除数不能为0 def div(a,b):
if not isinstance(a,(int,float)):
return None
if not isinstance(b,(int,float)):
return None
if b == 0:
return None
Python中导入cx-Oracle文件配置连接方式#
import cx_Oracle as cx
#第一种
con = cx.connect('apps', 'apps123', '127.0.0.1:1521/TEST')
#第二种
con = cx.connect('root/root123@127.0.0.1:1521/orcl')
#第三种
dsn = cx.makedsn('12
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2023-10-27 19:13:44
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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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使用Python读取不同格式的文件内容1. Access数据库2. csv文件3. txt文件4. mat文件5. json文件6. excel文件6.1 xls文件6.2 xlsx文件7. docx文件8. h5文件 1. Access数据库参考链接：Python读取Access数据库基本操作 Python实现：import pypyodbc
import win32com.client
#
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2023-10-24 07:54:17
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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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# 使用Python读写ORC文件的指南
## 引言
ORC（Optimized Row Columnar）文件格式是一种用于存储大规模数据的列式存储格式。它通常用于Hadoop生态系统，可以优化存储空间并提高读取和写入效率。随着数据科学和大数据技术的发展，Python作为一种流行的编程语言，提供了多种库来读写ORC文件。这篇文章将介绍如何使用Python读写ORC文件，并通过代码示例进行演示
# 如何实现“orc文件读取python”教程
## 1. 整体流程
首先，让我们看一下整个实现过程的步骤：
```mermaid
gantt
title 实现“orc文件读取python”流程图
section 整体流程
学习概念 :done, 2021-12-01, 2d
安装所需库 :done, 2021-12-
原创
2024-05-29 05:36:10
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## Python读取ORC文件
ORC（Optimized Row Columnar）是一种高效的列式存储格式，用于存储和处理大规模数据集。在Python中，我们可以使用Apache Arrow库来读取和处理ORC文件。
本文将介绍如何使用Python读取ORC文件，并提供相关的代码示例。
### 安装依赖库
在开始之前，我们需要安装Apache Arrow库。可以使用以下命令进行安装：
原创
2023-09-24 20:26:38
2403阅读
# Python读取ORC文件
ORC（Optimized Row Columnar）是一种用于大数据存储和处理的列式存储格式。它具有高压缩率、高性能和低存储成本的特点，常用于Hadoop生态系统中的数据仓库和数据分析。
Python作为一种广泛应用的编程语言，提供了多种方法来读取和处理ORC文件。本文将介绍如何使用Python读取ORC文件，并给出相关的代码示例。
## 安装依赖库
在开
原创
2023-09-27 20:02:04
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今天才知道，我之所以漂泊就是在向你靠近一、ORC File文件介绍ORC是列式存储格式，为了降低存储空间和加速查询速度①。根据行组分割整个表，根据行组分割整个表②。自描述的，它的元数据使用Protocol Buffers序列化，并且文件中的数据尽可能的压缩以降低存储空间的消耗③。
被Spark SQL、Presto等支持，Impala对于ORC目前没有支持，使用Parquet作为主要的列式存储格式
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2023-12-20 16:47:22
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验证内容： 1、验证创建hadoop类型的catalog 2、验证创建hive类型的catalog 3、通过cdc读取mysql表，写入hive类型catlog的iceberg表。 验证失败 4、通过cdc读取mysql表，写入kafka，再写入hive类型catlog的iceberg表。 验证失败 5、总结
在flink1.11.1版本中 flink mysql cdc可以成功作为so
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2024-05-13 10:38:12
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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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# Python如何读取ORC文件
在数据处理与分析的过程中，ORC（Optimized Row Columnar）文件格式因其高效的数据存储和压缩特性而备受青睐。本文将深入探讨如何使用Python读取ORC文件，包括一些具体的应用和代码示例。
## 背景
ORC文件格式通常用于大数据处理环境，例如Apache Hive、Apache Spark等，主要用于存储结构化数据。读取ORC文件，能
在数据处理领域，ORC（Optimized Row Columnar）文件格式以其高效的数据读写性能受到广泛应用。Python作为一种流行的编程语言，与ORC文件的交互显得尤为重要。本文将详细记录通过Python读取ORC文件Schema的过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比及进阶指南。
## 环境配置
为了能顺利读取ORC文件，需要配置相关的开发环境。以下是所需的依赖和
ORC（The Optimized Row Columnar），被设计用来给hive提供更高效的数据存储格式。和其它数据格式相比（parquest、text、rc），orc在读、写、处理数据上有着更优的表现。ORC是一种文件结构，排列组织存储数据的一种结构，而非一种数据压缩格式，就像hbase索引数据用B+树形式来存储数据。orc是列式存储结构，（关系型数据库大多用的是行式存储），由于列式数据数据
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2023-09-20 06:28:58
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# 在Spark中读取和写入ORC文件的完整指南
在大数据处理领域，Apache Spark以其强大的数据处理能力和灵活性而广受欢迎。而ORC（Optimized Row Columnar）文件格式是一种高度优化的列式存储格式，能够提高查询效率和存储表现。对于刚入行的小白来说，理解如何在Spark中使用ORC文件是一个重要的入门知识。本文将带你一步一步完成这个过程，并提供代码示例、状态图和类图，
1、设置连接，参考之前文章：Java API操作HA方式下的Hadoopstatic String ClusterName = "nsstargate";
private static final String HADOOP_URL = "hdfs://"+ClusterName;
public static Configuration conf;
stati
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2023-05-18 16:19:41
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Hive 支持的文件存储格式Apache Hive支持Apache Hadoop中使用的几种熟悉的文件格式TextFile（文本格式）RCFile（行列式文件）SequenceFile（二进制序列化文件）AVROORC（优化的行列式文件）Parquet 格式使用最多的是TextFile，SequenceFile，ORC和Parquet，今天此篇就从ORC 和 Parquet讲讲这两种文件存储格式，
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2023-09-08 21:22:53
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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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orc文件是hive中重要文件格式，在大数据中具有广泛的应用场景。orc文件是二进制文件，不能直接进行读取或者写入，这里介绍如何通过Java API将普通规范式文件转换为orc文件，并且将orc文件读到控制台。关于orc文件格式，这里不做详细介绍。目录 1，第一步，添加相关依赖(出处来源于官网)，测试该程序时应具备Had
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2023-05-24 14:31:30
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