


Detaillierte Erläuterung von Beispielen für Python-Aufrufe von HBase
Ein neuer Ingenieur versteht HBase nicht, ist mit Java nicht vertraut und kommt mit Python gut zurecht. Ich schlage vor, dass er erwägt, den Thrift-Aufruf von HBase zu verwenden, um die aktuelle Arbeit abzuschließen.
Installieren Sie zunächst Thrift
Laden Sie Thrift herunter. Hier verwende ich die Version thrift-0.7.0-dev.tar.gz
tar xzf thrift-0.7.0-dev.tar.gz cd thrift-0.7.0-dev sudo ./configure --with-cpp=no --with-ruby=no sudo make sudo make install
Gehen Sie dann zum HBase-Quellpaket und suchen Sie nach
src/main/resources/org/apache/hadoop/hbase/thrift/
Execute
thrift - -gen py Hbase.thrift
mv gen-py/hbase/ /usr/lib/python2.4/site-packages/ (kann je nach Python-Version unterschiedlich sein)
Ich habe es hier geschrieben Einige Aufruf von Skripten als Referenz
from unittest import TestCase, main from thrift import Thrift from thrift.transport import TSocket from thrift.transport import TTransport from thrift.protocol import TBinaryProtocol from hbase import Hbase from hbase.ttypes import ColumnDescriptor, Mutation, BatchMutation class HBaseTester: def __init__(self, netloc, port, table="staftesttable"): self.tableName = table self.transport = TTransport.TBufferedTransport( TSocket.TSocket(netloc, port)) self.protocol = TBinaryProtocol.TBinaryProtocol(self.transport) self.client = Hbase.Client(self.protocol) self.transport.open() tables = self.client.getTableNames() if self.tableName not in tables: self.__createTable() def __del__(self): self.transport.close() def __createTable(self): name = ColumnDescriptor(name='name') foo = ColumnDescriptor(name='foo') self.client.createTable(self.tableName, [name,foo]) def put(self,key,name,foo): name = Mutation(column="name:v", value=name) foo = Mutation(column="foo:v",value=foo) self.client.mutateRow(self.tablename,key,[name,foo]) def scanner(self,column): scanner = client.scannerOpen(self.tablename,"",[column]) r = client.scannerGet(scanner) result= [] while r: print r[0] result.append(r[0]) r = client.scannerGet(scanner) print "Scanner finished" return result class TestHBaseTester(TestCase): def setUp(self): self.writer = HBaseTester("localhost", 9090) def tearDown(self): name = self.writer.tableName client = self.writer.client client.disableTable(name) client.deleteTable(name) def testCreate(self): tableName = self.writer.tableName client = self.writer.client self.assertTrue(self.writer.tableName in client.getTableNames()) columns =['name:','foo:'] for i in client.getColumnDescriptors(tableName): self.assertTrue(i in columns) def testPut(self): self.writer.put("r1","n1","f1") self.writer.put("r2","n2","f2") self.writer.put("r3","n3","") self.writer.scanner("name:") if __name__ == "__main__": main()
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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.
