云起实验室：Python新手入门

最新推荐文章于 2023-03-20 14:05:14 发布
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#python #开发语言 #后端

本教程针对Python新手，介绍了Python的基础知识和在ECS上操作Python的方法。通过学习，您可以掌握Python的基本概念、操作及Linux基础，同时了解云服务器ECS的使用。Python因其优雅、明确和简单的设计哲学，以及在科学计算和人工智能领域的广泛应用，成为首选的编程语言之一。

Python是一种通用编程语言，其在科学计算和机器学习领域具有广泛的应用。如果我们打算利用Python来执行机器学习，那么对Python有一些基本的了解就是至关重要的。本Python入门系列体验就是为这样的初学者精心准备的。

点击立即参与云产品场景体验icon-default.png?t=LA92https://developer.aliyun.com/adc/scenario/e04fe73ad95d4782aef7aecca206196e?spm=a2c6h.13858375.0.0.54425b90rwAF3m

建议体验时长：2小时
云产品资源使用时长：2小时

体验简介

本场景将提供一台配置了Centos 7.7版本的ECS实例（云服务器）。通过本教程的操作，您可以基于已有的环境进行Python简单操作和掌握基础知识。

体验此场景后，可以掌握的知识有：

  • Python基本知识和操作。

  • Linux基本操作。

背景知识

本场景主要涉及以下云产品和服务：

云服务器ECS

云服务器（Elastic Comp

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7、在新打开的登录窗口中输入图1中所示的用户和密码，用户均为root，密码请使用密码文本框右侧的复制按钮，再在登录窗口的password处粘贴，特别注意，linux下密码是不显示的，所以即使粘贴动作已经完成，屏幕上password处也不会有任何显示，另外需要注意粘贴时只需将鼠标移动到password处，然后点击鼠标右键即可完成，操作过程如图8所示。保存时，需要先按键盘左上角的“Esc”键，然后输入“：”（冒号），在冒号后面输入wq后按回车键完成保存退出，其中w表示保存，q表示退出。5、从putty主站点。
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头歌移动云起Hive快速入门
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### 移动云 Hive 快速入门指南 Hive 是一种基于 Hadoop 的数据仓库工具，提供了类 SQL 查询功能（HQL），能够将 SQL 查询转化为 MapReduce 任务进行运算[^3]。在移动云环境下使用 Hive，可以通过以下步骤快速入门。 #### 1. 环境准备 在开始使用 Hive 之前，需要确保以下环境已准备好： - **Hadoop 集群**：Hive 依赖于 HDFS 提供数据存储服务。 - **JDK**：Hive 运行需要 Java 环境支持。 - **Hive 安装包**：从官方或移动云提供的镜像下载 Hive 安装包。 - **客户端连接方式**：Hive 支持 CLI、JDBC/ODBC 和 WebUI 三种客户端连接方式[^4]。 #### 2. Hive 的安装与配置 以下是 Hive 在移动云环境下的安装和配置步骤： - **解压安装包**：将下载的 Hive 包解压到指定目录。 - **配置环境变量**：将 Hive 的 `bin` 目录添加到系统的 PATH 中。 - **修改配置文件**： - 编辑 `hive-site.xml` 文件，配置元数据存储位置（如 MySQL 数据库）[^4]。 - 设置 `hive.metastore.warehouse.dir` 指向 HDFS 上的数据仓库目录。 - 配置 `hive.exec.scratchdir` 用于临时文件存储。 ```bash # 示例配置 <configuration> <property> <name>hive.metastore.uris</name> <value>thrift://localhost:9083</value> </property> <property> <name>hive.exec.scratchdir</name> <value>/tmp/hive</value> </property> </configuration> ``` #### 3. 创建表与加载数据 Hive 支持两种类型的表：内部表（Managed Table）和外部表（External Table）。以下是创建表和加载数据的示例： - **创建内部表**： ```sql CREATE TABLE IF NOT EXISTS employees ( id INT, name STRING, salary FLOAT ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'; ``` - **加载数据**： ```sql LOAD DATA INPATH '/path/to/datafile.txt' INTO TABLE employees; ``` - **创建外部表**： ```sql CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS logs ( log_time STRING, message STRING ) LOCATION '/logs/'; ``` #### 4. 查询与优化 Hive 提供了强大的查询功能，同时支持通过配置参数优化查询性能[^2]。 - **启用自动连接优化**： ```sql SET hive.auto.convert.join=true; ``` - **设置小表大小阈值**： ```sql SET hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000; ``` - **使用 MAPJOIN**： ```sql SELECT /*+ MAPJOIN(small_table) */ * FROM big_table JOIN small_table ON big_table.id = small_table.id; ``` #### 5. 自定义函数（UDF） Hive 支持用户自定义函数（UDF），可以扩展 Hive 的功能[^1]。以下是创建和使用 UDF 的步骤： - **打包并上传 UDF**： ```bash add jar /data/first.jar; ``` - **创建临时函数**： ```sql CREATE TEMPORARY FUNCTION myUpper AS 'com.qf.hive.udf.FirstUDF'; ``` - **测试 UDF**： ```sql SELECT myUpper('a'); ``` #### 6. 常见问题解决 - **如何删除自定义函数？** ```sql DROP TEMPORARY FUNCTION IF EXISTS myUpper; ``` - **Hive 查询慢怎么办？** 检查是否启用了自动连接优化，或者尝试调整 `hive.mapjoin.smalltable.filesize` 参数[^2]。 --- ###
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