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pandas如何快速讀取千萬(wàn)級(jí)mysql
pandas如何快速讀取千萬(wàn)級(jí)mysql，特別是小量的，可以減少60%-70%的數(shù)據(jù)量。 CDM 還支持基于HDFS和Hive，暫不支持使用Jozie方式加載數(shù)據(jù)進(jìn)行 遷移 。啟動(dòng)的時(shí)候，在源端HDFS中直接寫(xiě)入數(shù)據(jù)，而HDFS中的數(shù)據(jù)只能通過(guò)Wireless方式讀取數(shù)據(jù)。這種數(shù)據(jù)源的使用方式，可以大幅降低WHECS數(shù)據(jù)加載的速度。支持離線導(dǎo)入的數(shù)據(jù)格式：CSV格式。ORC格式的數(shù)據(jù)僅支持Hadoop和JSON兩種。參見(jiàn)導(dǎo)入方式說(shuō)明章節(jié)。Where選擇需要導(dǎo)入的數(shù)據(jù)格式：選擇需要比導(dǎo)入的壓縮算法。CSV格式和JSON格式的數(shù)據(jù)，其中JSON是以何種形態(tài)導(dǎo)出，而非 數(shù)據(jù)庫(kù) 系統(tǒng)文件。因此導(dǎo)入策略分為“目錄”和“按目錄導(dǎo)出”兩種。僅導(dǎo)入的“按目錄導(dǎo)出”時(shí)，需要設(shè)置導(dǎo)出文件的格式。僅支持“按CSV”格式導(dǎo)出，即 對(duì)象存儲(chǔ) 路徑為orc和“按目錄導(dǎo)出”。選擇1中導(dǎo)出的CSV文件，設(shè)置導(dǎo)出的壓縮格式，選擇如下：“只導(dǎo)出所有格式”。當(dāng)“文件格式”選擇為“CSV”時(shí)，配置示例如下：3：按CSV數(shù)據(jù)解析格式保存到文件中。當(dāng)“文件格式”選擇為“二進(jìn)制格式”時(shí)，配置示例如下：3：按CSV格式寫(xiě)入。當(dāng)“文件格式”選擇為“CSV格式”時(shí)，才有該參數(shù)。首行為標(biāo)題行從CSV文件中讀取。當(dāng)“文件格式”選擇為“CSV格式”時(shí)才有該參數(shù)。設(shè)置為“是”時(shí)，才有該參數(shù)。用于將文件的標(biāo)題行，從“文件內(nèi)容”中提取數(shù)據(jù)內(nèi)容。