Python 2.x环境下的MySQL数据库交互库MySQLdb

本指南提供有关在 Hadoop 2.x 中配置和部署高可用 (HA) 环境的详细说明。通过遵循本指南中的步骤，您可以设置一个弹性且冗余的 Hadoop 集群，能够应对节点故障。

为方便 Python 开发者使用 MySQL 数据库，提供预编译的 MySQLdb 库文件，可直接下载使用，节省开发者编译时间。

本课程系统讲解在 Spark 2.0 上高效运用 Python 处理数据和建立机器学习模型。课程包含大数据和机器学习基本概念讲解、丰富的案例实践操作和范例程序编码。课程适合学习大数据基础知识的初学者，更适合正在使用机器学习想结合大数据技术的人员。

MySQL-python，即mysql-connector-python，是Python开发中用于连接和操作MySQL数据库的重要库。它允许开发者轻松地执行SQL查询、管理数据库对象等操作。MySQL-python 1.2.3专为Python 2.7版本设计，不支持Python 3.x。在Windows系统上安装时，可能需要预先安装Microsoft Visual C++编译器。对于没有编译器的用户，可使用MySQL-python 1.2.3的预编译Windows安装包。Python 3.x引入了诸多语法和标准库的变化，因此需要使用更新版本的MySQL连接器，如mysql-connector-python-rf或pymysql。开发者在使用MySQL-python时，需了解连接、游标、SQL查询、结果集等核心概念及API。

MySQLdb-python MySQLdb-python 是一个Python接口库，提供了与MySQL数据库交互的多种功能。此库基于 DB-API 2.0 规范 (PEP 249)，使得Python开发者能够便捷地执行SQL语句、管理数据库事务，以及进行各种MySQL相关操作。它被广泛应用于数据库管理和性能监控中，比如通过依赖 MySQLdb-python 库，监控工具如 天兔（lepus） 能够实时获取数据库的性能指标以优化系统。 MySQLdb-python 的核心特性 连接管理：支持创建、管理和关闭MySQL服务器连接，并支持连接池，提升资源效率。 游标对象：通过游标来执行SQL命令和获取结果集，支持逐行处理结果或批量获取。 事务支持：提供了事务的完整支持，允许提交或回滚，确保数据一致性。 SQL语句执行：支持简单和复杂的SQL查询操作。 参数化查询：支持预编译SQL，防止SQL注入，使用 %s 占位符实现。 元数据访问：允许访问表结构、列信息等数据库元数据。 数据类型转换：自动处理Python与MySQL数据类型转换，包括字符串、整数、浮点数等。 MySQLdb1-master压缩包文件概述 通常，MySQLdb1-master压缩包包含以下内容： 源代码文件：如_mysql.py，实现连接、游标、查询等主要功能。 测试文件：如test_*文件，用于验证功能正确性。 文档：包括 README、INSTALL、LICENSE，提供安装指南、使用说明和许可协议等信息。 setup.py：Python的安装脚本，通过运行python setup.py install来安装。 使用指南 确保安装 MySQL服务器 后，通过 MySQLdb-python 可以顺利与MySQL数据库进行连接，获取数据和执行操作。

这款插件能让开发者在 Eclipse IDE 中开发 Hadoop 应用程序，支持 Hadoop 2.x 版本。

Spark 和 Spark ML 介绍 数据集、数据框 API 详解

深入解析Hadoop 2.x核心内容，内容比《Hadoop权威指南》更为精炼，适合快速入门学习。

在IT领域，Excel、Access和ASP（Active Server Pages）是三种常见的工具，用于数据分析、数据库管理和动态网页开发。在ASP环境中，利用VBA控制Excel对象模型实现数据的自动导入导出是一项重要的技术。通过ADODB连接对象，我们可以轻松建立Excel与Access之间的数据交换通道。对于Excel到Access的导入，我们需要创建连接字符串，打开连接并将数据插入Access数据库。而Access到Excel的导出则需要从Access数据库中提取数据并写入Excel文件。ASP作为服务器端脚本语言，能够有效管理和操作这些过程，为数据交互提供强大支持。