我已經使用熊貓創建了一個大的(120GB; 10億行)HDF5文件。初始創建HDF文件後,我添加到文件像這樣: with pd.get_store(path_output) as hdf_output:
for i in range(BIG_LOOP):
df = ...
hdf_output.append('all', df, data_columns=[])
我遵循這裏的安裝準則。 http://www.pytables.org/usersguide/installation.html 因此,無論何時我從PyTables/build/lib.linux-x86_64-2.7文件夾在iPython中運行此命令,它都可以正常工作。 In [1]: import pandas as pd In [2]: store = pd.HDFStore('store.
將存儲在HDFS中的數據加載到HIVE中時,HDFS中的這些數據是否會被複制到HIVE所使用的不同格式中?還是它使用原始文件來存儲/選擇/插入/修改數據? 上下文: LOAD DATA INPATH'/home/user/sample.txt'OVERWRITE INTO TABLE employee; HIVE是否使用/home/user/sample.txt總是存儲/選擇/插入/修改數據,還是
我正在使用大熊貓hdfstore處理來自正在進行的迭代過程的數據幀。在每次迭代中,我追加到hdfstore中的表格。這裏是一個玩具例子:對hdfstore.append拋出各種異常 import pandas as pd
from pandas import HDFStore
import numpy as np
from random import choice
from string