1，阻塞队列BlockingQueue(Java核心API的接口)解决线程通信的问题阻塞方法：put(存数据)、take(拿数据)。生产者消费者模式生产者：产生数据的线程。消费者：使用数据的线程。实现类ArrayBlockingQueueLinkedlockingQueuePriorityBlockingQueue、SynchronousQueue、DelayQueue等。2.kafkakafka
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2024-10-22 15:53:53
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1. os.popen()os.system(cmd)会直接输出命令的结果到屏幕上，返回一个状态码0或1。os.popen(cmd)会返回一个<open file 'dir', mode 'r' at 0x016AD1D8> file read对象如果要读取返回的内容，os.popen(cmd).read()进行读取。2. subprocess（Python3）和commands（Py
Centos7搭建influxdb+Chronograf
elasticsearch实验过后，今天尝试了另一种时序数据库influxdb
安装Influxdb
centos7 64位：1
2wget https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-1.6.1.x86_64.rpm
sudo yum localinstall influxdb
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2024-10-31 15:01:20
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QTableWidget是QT程序中常用的显示数据表格的空间，很类似于VC、C#中的DataGrid。说到QTableWidget，就必须讲一下它跟QTabelView的区别了。QTableWidget是QTableView的子类，主要的区别是QTableView可以使用自定义的数据模型来显示内容(也就是先要通过setModel来绑定数据源)，而QTableWidget则只能使用标准的数据模型，并
# 使用Python连接Oracle数据库
## 介绍
Oracle是一种关系型数据库管理系统，广泛应用于大型企业和数据密集型应用程序。Python提供了多种方法来连接和操作Oracle数据库。本文将介绍如何使用Python连接Oracle数据库。
## 准备工作
在使用Python连接Oracle数据库之前，需要先安装相应的库。可以使用pip命令安装cx_Oracle库，cx_Oracl
原创
2024-01-29 11:25:28
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数据导入之前需要安装 xlwt依赖包，安装的方法很简单，直接 pip install xlwt代码如下： # -*- coding:UTF-8 -*-
import xlwt
def write_excel():
#创建excel
f = xlwt.Workbook()
#创建sheet
sheet1 = f.add_sheet("学生表",cell_overwrit
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2023-06-20 14:06:03
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# Python 往 Elasticsearch 写数据
## 引言
Elasticsearch 是一个分布式的全文搜索引擎，广泛用于数据的存储、搜索和分析。通过 Python，我们能够轻松地将数据写入 Elasticsearch。本文将带领你了解如何用 Python 将数据写入 Elasticsearch，提供相应的代码示例，并通过可视化工具展示数据流动的过程。
## 环境准备
在开始之
原创
2024-10-29 07:13:52
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# Python ctypes往指针写数据
在Python中，ctypes是一个强大的库，允许我们与C语言的原生数据类型进行交互。使用ctypes，我们可以轻松地操作内存，包括对指针的读写。这在进行系统级编程或需要直接与硬件交互的应用程序时尤其有用。本文将探讨如何使用ctypes将数据写入指针。
## ctypes基础
ctypes库提供了一种简单的方法来访问C语言的数据结构，如指针、结构体
原创
2024-10-17 11:34:04
28阅读
前言在我们很多应用中会遇到有一种基于一系列时间的数据需要处理，通过时间的顺序可以将这些数据点连成线，再通过数据统计后可以做成多纬度的报表，也可通过机器学习来实现数据的预测告警。而时序数据库就是用于存放管理这种有着时间顺序数据的，时序数据库一般都支持时序数据的快速写入、持久化、多纬度的聚合查询等基本功能。InfluxDB简介InfluxDB是一个基于时间序列数据而开发的高性能数据存储平台，它可以对时
# Python往Kafka里写数据
## 引言
Apache Kafka是一个高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，广泛应用于大数据领域。它以高效的方式处理海量的实时数据流，并支持水平扩展。本文将介绍如何使用Python向Kafka写入数据，并通过代码示例进行演示。
## Kafka的基本概念
在开始之前，我们先简要介绍一下Kafka的一些基本概念。
### Topic
Kafka中的消
原创
2023-10-14 12:29:39
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# 项目方案：使用Java向数据库写入数据
## 1. 项目背景
在许多应用中，需要将数据存储到数据库中以便后续的查询和分析。本项目将介绍如何使用Java编程语言将数据写入数据库中。
## 2. 技术选型
在本项目中，我们选择以下技术来实现数据写入数据库：
- Java语言作为开发语言
- MySQL作为数据库
- JDBC作为Java连接数据库的工具
## 3. 代码示例
###
原创
2024-02-20 06:54:19
173阅读
在进行性能测试时，许多应用需要将数据写入缓存或数据库，为此，使用 Apache JMeter 来批量往 Redis 写入数据成为了一个常见场景。本篇文章将系统地记录如何实现这一需求，包括问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试以及预防优化。
### 问题背景
在某大型电商平台的促销活动中，系统往往需要通过 Redis 来快速缓存商品数据，以提升用户访问的响应速度，确保系统的高可用性。为
# 项目方案：Android 数据写入 data 目录
## 1. 简介
在 Android 应用开发中，有时候我们需要将数据写入到应用的 data 目录中。这样做的好处是可以确保数据的私密性，只有应用本身才能访问到这些数据。本项目方案将介绍如何在 Android 应用中往 data 目录写入数据的方法，并附带代码示例。
## 2. 准备工作
### 2.1. 权限申请
为了能够访问应用
原创
2023-10-15 05:39:13
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数据透视表是一种分类汇总数据的方法。本文章将会介绍如何用Pandas完成数据透视表的制作和常用操作。1，制作数据透视表制作数据透视表的时候，要确定这几个部分：行字段、列字段、数据区，汇总函数。数据透视表的结构如图1所示。图1 数据透视表的结构Excel制作数据透视表很简单，选中表格数据，并点击工具栏上的“数据透视表”菜单即可，如图2所示。图2 
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2023-09-13 11:46:32
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**非关系型数据库MONGODB处理特定格式数据非关系型数据库简介平时使用非关系型数据库（hbase、redis、mongodb等nosql数据库），通常会处理一些ppt、word等非规则数据，届时需要使用转码值包或者外部springboot包进行处理，今天主要提及下mongodb是怎么处理或者读写word种类数据数据格式在日常的开发和处理数据etl的过程中，在数据存储阶段（拿hive数据仓库举例
本文主要介绍了Python中列表(List)的详解操作方法,包含创建、访问、删除、排序、切片，乘等操作方法 1.创建列表：把逗号分隔的不同的数据项使用方括号括起来list = [1,2,3,'James','Paul']
list = [i for i in range(10)] 2.添加元素：尾部新增元素>>> list = [1,2,3]
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2023-07-02 14:09:09
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# 使用 Python 循环将数据写入数据库
在数据处理与管理的过程中，Python 是一门强大的编程语言。它被广泛应用于数据分析、机器学习和数据库交互等领域。本文将讨论如何使用 Python 循环将数据写入数据库，并结合代码示例，详细介绍这一过程。
## 前提条件
在开始之前，请确保您已经安装了必要的库。常用的数据库库包括 Sqlite3、MySQL Connector 和 SQLAlch
原创
2024-11-02 05:17:35
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## Python批量往ZooKeeper中写数据
### 简介
ZooKeeper是一个开源的分布式协调服务，由Apache基金会维护。它提供了一个简单且高效的分布式数据管理解决方案，用于协调和管理分布式系统中的各种资源。本文将介绍如何使用Python编写脚本批量往ZooKeeper中写入数据。
### 连接ZooKeeper
在开始之前，我们需要先安装`kazoo`库，它是一个Pyth
原创
2023-10-01 07:15:52
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在现代数据分析和自动化工作流中，Python与Excel的结合成为了一种流行的选择。通过Python将数据写入Excel文件，可以实现自动化报告生成、数据记录等功能。本文将详细阐述如何使用Python操作将数据写入Excel，并逐步引导用户完成这一过程。
### 环境准备
为了顺利进行Python与Excel的操作，需要确保环境的完整性。以下是所需的前置依赖和安装命令：
| 依赖库
# Python 操作 SparkSQL 将数据写入 Hudi 的完整指南
在大数据处理的领域，Apache Spark 和 Hudi 是两个非常重要的技术。Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）主要用于管理大规模数据集的增量更新，而 Spark 是一个强大的分布式计算框架。因此，将 SparkSQL 与 Hudi 结合，可以有效地处理海量数据
