使用python链接mysql读入一个表并把它再写到hbase 里去(九头蛇万岁)

先声明一下需要用的库:

俩!!:

happybase    (写这个的老哥真的happy)

pymysql

建议使用anaconda进行相应版本匹配安装,在装happybase的时候,conda默认的channel是找不到这个库的你需要使用 conda-forge 镜像参考如下网站:

https://anaconda.org/conda-forge/happybase

pymysql就不用说了,毕竟mysql业界广泛使用,这个平台都好找

安装好了之后打开你的pycharm把基本purepython项目创建好,解释器指定到anaconda3下面的python.exe上面

然后开始玩耍:

Step1:

请打算开你的大数据环境启动hadoop、zookeeper、hbase(简直后台内存爆掉)

Step2:

开始编写自己的脚本,建议表级别操作和数据级别操作分别写脚本,这样会好控制一些。

这里我简单写了四个脚本

test.py,mysql.py,delete.py,scan.py

(test开始没规划,实际就是创表脚本)

test.py

 1 #!/usr/bin/python
2 # coding:utf-8
3 import happybase
4
5 connection = happybase.Connection('localhost', 9090)
6
7 connection.create_table(
8 'short',
9 {
10 'base':dict(),
11 'region':dict(),
12 'infos':dict()
13 }
14 )

这里面很简单的操作,你要用hbase,你就要链接它,happybase.Connection(主机名, 端口号)参数就这么简单,对应好就ok

这里创建表的方法写法和hbase的操作感觉相当的像,hbase的table用起来确实就像是字典嵌套字典,太过于真实

这里我的表名为short,表有三个列族base、region、infos,这个是根据数据自己设计出来的。数据是个csv:如下,请先存为csv文件,导入你的mysql做准备(如果你要实验这个例子)

customer_id,first_name,last_name,email,gender,address,country,language,job,credit_type,credit_no
1,Spencer,Raffeorty,sraffeorty0@dropbox.com,Male,9274 Lyons Court,China,Khmer,Safety Technician III,jcb,3589373385487669
2,Cherye,Poynor,cpoynor1@51.la,Female,1377 Anzinger Avenue,China,Czech,Research Nurse,instapayment,6376594861844533
3,Natasha,Abendroth,nabendroth2@scribd.com,Female,2913 Evergreen Lane,China,Yiddish,Budget/Accounting Analyst IV,visa,4041591905616356
4,Huntley,Seally,hseally3@prlog.org,Male,694 Del Sol Lane,China,Albanian,Environmental Specialist,laser,677118310740263477
5,Druci,Coad,dcoad4@weibo.com,Female,16 Debs Way,China,Hebrew,Teacher,jcb,3537287259845047
6,Sayer,Brizell,sbrizell5@opensource.org,Male,71 Banding Terrace,China,Maltese,Accountant IV,americanexpress,379709885387687
7,Becca,Brawley,bbrawley6@sitemeter.com,Female,7 Doe Crossing Junction,China,Czech,Payment Adjustment Coordinator,jcb,3545377719922245
8,Michele,Bastable,mbastable7@sun.com,Female,98 Clyde Gallagher Pass,China,Malayalam,Tax Accountant,jcb,3588131787131504
9,Marla,Brotherhood,mbrotherhood8@illinois.edu,Female,4538 Fair Oaks Trail,China,Dari,Design Engineer,china-unionpay,5602233845197745479
10,Lionello,Gogarty,lgogarty9@histats.com,Male,800 Sage Alley,China,Danish,Clinical Specialist,diners-club-carte-blanche,30290846607043
11,Camile,Ringer,cringera@army.mil,Female,5060 Fairfield Alley,China,Punjabi,Junior Executive,china-unionpay,5602213490649878
12,Gillan,Banbridge,gbanbridgeb@wikipedia.org,Female,91030 Havey Point,China,Kurdish,Chemical Engineer,jcb,3555948058752802
13,Guinna,Damsell,gdamsellc@spiegel.de,Female,869 Ohio Park,China,Fijian,Analyst Programmer,jcb,3532009465228502
14,Octavia,McDugal,omcdugald@rambler.ru,Female,413 Forster Center,China,English,Desktop Support Technician,maestro,502017593120304035
15,Anjanette,Penk,apenke@lulu.com,Female,8154 Schiller Road,China,Swedish,VP Sales,jcb,3548039055836788
16,Maura,Teesdale,mteesdalef@globo.com,Female,9568 Quincy Alley,China,Dutch,Dental Hygienist,jcb,3582894252458217

导入mysql之后:

我是将它导在了数据库demo下面。

接下来,你就可以去玩蛇了

是不是感觉顺序混乱???混乱就对了

现在要干的事情是链接数据库读取数据,再将其插入到hbase中,mysql查表select,hbase插入put,知识点咚咚咚

mysql.py

 #!/usr/bin/python
# coding:utf-8
import pymysql
import happybase class testc:
def __init__(self, customer_id, first_name, last_name, email, gender, address, country, language, job, credit_type,
credit_no):
self._key = customer_id
self._first_name = first_name
self._last_name = last_name
self._email = email
self._gender = gender
self._address = address
self._country = country
self._language = language
self._job = job
self._credit_type = credit_type
self._credit_no = credit_no def get(self):
return list((self._key, self._first_name, self._last_name,
self._email, self._gender, self._address,
self._country, self._language, self._job,
self._credit_type, self._credit_no)
) def __str__(self):
return '%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s' % (self._key,
self._first_name,
self._last_name,
self._email,
self._gender,
self._address,
self._country,
self._language,
self._job,
self._credit_type,
self._credit_no
) connection = happybase.Connection('localhost', 9090) db = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3307, user='root', password='hadoop', database='demo')
cursor = db.cursor() sql = 'select * from testc'
cursor.execute(sql)
data = cursor.fetchall()
data = list(data)
datalist = []
for i in range(0, len(data)):
datalist.append(testc(data[i][0], data[i][1], data[i][2],
data[i][3], data[i][4], data[i][5],
data[i][6], data[i][7], data[i][8],
data[i][9], data[i][10]
))
print(datalist[i])
# 到这里mysql中的表数据已经被读取并存储与datalist中,接下来将它转存在hbase中去
table = connection.table('short')
for data_ in datalist:
row = data_.get()
table.put(
bytes('{}'.format(row[0]),encoding='ascii'),
{
b'base:first_name': bytes('{}'.format(row[1]), encoding='ascii'),
b'base:last_name': bytes('{}'.format(row[2]), encoding='ascii'),
b'base:email': bytes('{}'.format(row[3]), encoding='ascii'),
b'base:gender': bytes('{}'.format(row[4]), encoding='ascii'),
b'region:address': bytes('{}'.format(row[5]), encoding='ascii'),
b'region:country': bytes('{}'.format(row[6]), encoding='ascii'),
b'infos:language': bytes('{}'.format(row[7]), encoding='ascii'),
b'infos:job': bytes('{}'.format(row[8]), encoding='ascii'),
b'infos:credit_type': bytes('{}'.format(row[9]), encoding='ascii'),
b'infos:credit_no': bytes('{}'.format(row[10]), encoding='ascii')
}
) db.close()

大概流程思路是查出来的数据用特定格式做好,然后再写入,这里我做了个类(本质上没有必要),读者在实验的时候可以考录直接使用一个list去接收

连接mysql就需要你使用pymysql库

db = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3307, user='root', password='hadoop', database='demo')

其中的参数怕是意思很清楚了,这里不进行过多赘述。

这里有个叫做游标对象的东西  cursor = db.cursor() 可以认为他是个代理,使用它来执行sql语句并展示。

cursor有三个方法,fetchall、fetchone、fetchmany。嚼一嚼英语就知道意思是取全部、一行和多行,多行自然你要设定参数

找合适的容器接收你得到的数据,把数据按一定规格处理好之后,准备导入到hvase中。末尾的for循环就是导入代码,这里全部使用了bytes()是因为hbase只支持二进制,所以转换为了ascii码编码,否则你会在接下来的scan中看到不想要的utf-8字符。

导好了之后,我们使用scan来看一下,hbase中scan是用来看全表的,那么这里table对象就会同样有这个方法,人家老哥很厉害啊。

scan.py

 #!/usr/bin/python
# coding:utf-8 import happybase connection = happybase.Connection('localhost', 9090)
table = connection.table('short') for key, data in table.scan():
print(str(key),data)

这个篇幅很小,因为表级操作。

这里是我查到的结果

这个小小的实验基本就完成了,中间遇到坑的时候可能会重复删表和建表,这里再提供一个

delete.py

 #!/usr/bin/python
# coding:utf-8
import happybase connection = happybase.Connection('localhost', 9090)
connection.disable_table('short')
connection.delete_table('short')

嗯好的,我只能帮你到这了,还要去学习哦,如果大佬有更好的数据导入是字符编码的处理方式,跪求告知,知识就是力量!谢过大佬。

hail hydra

python搞搞大数据之hbase——初探的更多相关文章

  1. Python/Numpy大数据编程经验

    Python/Numpy大数据编程经验 1.边处理边保存数据,不要处理完了一次性保存.不然程序跑了几小时甚至几天后挂了,就啥也没有了.即使部分结果不能实用,也可以分析程序流程的问题或者数据的特点.   ...

  2. 大数据之HBase

    大数据之HBase数据插入优化之多线程并行插入实测案例 一.引言: 上篇文章提起关于HBase插入性能优化设计到的五个参数,从参数配置的角度给大家提供了一个性能测试环境的实验代码.根据网友的反馈,基于 ...

  3. 黑马基础阶段测试题:创建一个存储字符串的集合list,向list中添加以下字符串:”C++”、”Java”、” Python”、”大数据与云计算”。遍历集合,将长度小于5的字符串从集合中删除,删除成功后,打印集合中的所有元素

    package com.swift; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.ListIterator; ...

  4. 【Python开发】Python 适合大数据量的处理吗?

    Python 适合大数据量的处理吗? python 能处理数据库中百万行级的数据吗? 处理大规模数据时有那些常用的python库,他们有什么优缺点?适用范围如何? 需要澄清两点之后才可以比较全面的看这 ...

  5. 大数据开发--Hbase协处理器案例

    大数据开发--Hbase协处理器案例 1. 需求描述 在社交网站,社交APP上会存储有大量的用户数据以及用户之间的关系数据,比如A用户的好友列表会展示出他所有的好友,现有一张Hbase表,存储就是当前 ...

  6. 大数据查询——HBase读写设计与实践

    导语:本文介绍的项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表(历史数据是指当业务发生过程中的完整中间流程和结果数据)的在线查询.原实现基于 Oracle 提供存储查询服务,随着数据量的 ...

  7. 为什么说Python 是大数据全栈式开发语言

    欢迎大家访问我的个人网站<刘江的博客和教程>:www.liujiangblog.com 主要分享Python 及Django教程以及相关的博客 交流QQ群:453131687 原文链接 h ...

  8. 【大数据】Hbase如何批量删除指定数据

    一.起因: Hbase是一个列式存储,nosql类型的数据库,类似mongodb. 目前似乎没有提供批量删除的方法,只有一个单行删除的命令:deleteall 'tablename', rowkey ...

  9. 大数据学习——Hbase

    1. Hbase基础 1.1 hbase数据库介绍 1.简介 hbase是bigtable的开源java版本.是建立在hdfs之上,提供高可靠性.高性能.列存储.可伸缩.实时读写nosql的数据库系统 ...

随机推荐

  1. 一些特殊的矩阵快速幂 hdu5950 hdu3369 hdu 3483

    思想启发来自, 罗博士的根据递推公式构造系数矩阵用于快速幂 对于矩阵乘法和矩阵快速幂就不多重复了,网上很多博客都有讲解.主要来学习一下系数矩阵的构造 一开始,最一般的矩阵快速幂,要斐波那契数列Fn=F ...

  2. 在Android中使用OpenGL ES开发第(五)节:GLSL基础语法

    一.前期基础储备笔者之前的四篇文综述了Android中使用OpenGL ES绘制基本图形和实现了简单的相机预览,初次接触OpenGL ES开发的读者可能对其中新的概念比较迷惑,尤其是其中的顶点着色器( ...

  3. 一图了解DLL和SYS的区别

    The following diagram shows the device node, kernel-mode device stack, and the user-mode device stac ...

  4. linux下文件传输一些方法整理.

    ftp类 ftp 命令已经不推荐使用了. #基本用法 lftp sftp://[domain name] lftp sftp://theURL.org #使用不同用户名 lftp sftp://[us ...

  5. MySQL group_concat 介绍

    在做数据初始化的时候,由于需要修改满足条件的全部订单的状态,因此,想使用group_concat函数提取满足条件的所有订单id,以方便写回滚脚本.测试数据取自表test1,表结构和相关 insert ...

  6. Spring Cloud Config(一):聊聊分布式配置中心 Spring Cloud Config

    目录 Spring Cloud Config(一):聊聊分布式配置中心 Spring Cloud Config Spring Cloud Config(二):基于Git搭建配置中心 Spring Cl ...

  7. AE开发之默认滚轮缩放功能反置(C#修改注册表数据)

    ArcMap默认的滚轮缩放是向下放大,向上缩小 如果想修改成向上放大,向下缩小,直接在ArcMap-Customize-ArcMap Options里, 将最下面的Mouse Wheel and Co ...

  8. PyTricks-How to Sort a Python dict

    字典的键值排序 import operator # 1表示按照值排序 xs = {"a": 4, "b": 3, "c": 2, " ...

  9. vue常用的修饰符

    v-model修饰符 <template> <div id="demo14"> <p>-----------------模板语法之修饰符---- ...

  10. Android 显示系统:Vsync机制

    一.Vsync简介: 屏幕的刷新过程是每一行从左到右(行刷新,水平刷新,Horizontal Scanning),从上到下(屏幕刷新,垂直刷新,Vertical Scanning).当整个屏幕刷新完毕 ...