aflik 读取csv格式

最新推荐文章于 2025-12-02 20:26:37 发布
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#机器学习 #r语言 #数据挖掘

本文展示了一个使用CsvSourceBatchOp从CSV文件中读取数据的示例代码，包括设置文件路径、定义字段类型和分隔符等步骤。 
    String filePath = "F:\\flink\\data\\iris.csv";
        String schema
                = "sepal_length double, sepal_width double, petal_length double, petal_width double, category string";
        CsvSourceBatchOp csvSource = new CsvSourceBatchOp()
                .setFilePath(filePath)
                .setSchemaStr(schema)
                .setFieldDelimiter(",");
        csvSource.print();

官方提供读取

filePath 可以Url,也可以是本地文件

 

Flink从入门到精通100篇（五）-flink变种Alink，对阿里巴巴算法平台Alink简介
wenyusuran的专栏
12-06 2635
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Alink 使用技巧：如何使用批式 CSV 数据读取？
Alink1024的博客
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Alink 是基于 Flink 的机器学习算法平台，欢迎访问 Alink 的 GitHub 获取更多信息。本文主要分享 Alink 的使用技巧之一，如何使用批式 CSV 进行数据读取。 基本操作 我们先下载个 csv 文件用作后面的测试数据。 将数据文件下载到本地，文件路径为 /Users/yangxu/flinkml/data/iris/iris.data，使用文本编辑器打开如下所示，每行为一条数据，每条数据包括4个数值字段和一个字符串字段，各字段间使用逗号分隔。 数据下载 http://archive
批式CSV数据读取【Alink使用技巧】
jyh2005的专栏
03-09 506
基本操作 我们先下载个csv文件用作后面的测试数据。 将数据文件http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data下载到本地，文件路径为 /Users/yangxu/flinkml/data/iris/iris.data，使用文本编辑器打开如下所示，每行为一条数据，每条数据包括4个数值字段和一个字符串字...
Alink 在线学习的 6 个 Java 示例
Alink1024的博客
08-04 1153
前面发表了一系列文章介绍如何使用Python进行Alink在线学习(Online Learning)，有读者反馈需要Java版本的，虽然这两个版本在算法原理上是一样的，但是在使用的过程中还有很多差异，为了便于读者快速使用Java上手Alink在线学习，本文将以6个示例从Java的角度重写这一文章，希望对大家有所帮助。 大家在使用 Alink 过程中有任何问题可钉钉扫描下方二维码进群交流～ 示例一 在线学习(Online Learning)是机器学习的一种模型训练方法，可以根据线上数据的变化，实时调整模型，
【Alink-Python版本】学习&实践-数据源、数据处理、回归、分类、聚类
展信佳，当你看到这段简介的时候，我“风吹海洋浪”已走马上任优快云博客平台。我来这只办一件事：致力于将模糊的概念清晰化，技术的语言通俗化，复杂的关系逻辑化，孤岛的知识碎片结构化，让我一心和技术大佬们共同进步，最重要的是！！！！！忘记【你】
03-19 3053
【Alink】学习&实践-数据源、数据处理、回归、分类、聚类Alink学习链接汇总1、数据源读取1.1、读取CSV文件（分批流）1.2、按行读入文件（分批流）1.3、读取Kafka数据（流式）（1）部署单节点kafka（使用kafka中的zookeeper）（2）使用Alink流式写入/读取topic数据解析json数据+sql格式转化2、数据处理（边用边总结）3、回归3.1、线性回归训练（批式）&预测（批式和流式）（1）批式（2）流式4、分类5、聚类数据导出导出CSV文件按行导出到文件导出
Flink基于Alink中文情感分析示例（Java版本）
huzechen的博客
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python读取csv格式数据
12-02
以下是Python读取CSV格式数据的5种方式： 1. 使用csv模块的reader方法逐行读取CSV文件并将其转换为列表格式： ```python import csv with open('file.csv', newline='') as csvfile: reader = csv.reader(csvfile, delimiter=',', quotechar='"') for row in reader: print(', '.join(row)) ``` 2. 使用csv模块的DictReader方法逐行读取CSV文件并将其转换为字典格式： ```python import csv with open('file.csv', newline='') as csvfile: reader = csv.DictReader(csvfile) for row in reader: print(row) ``` 3. 使用pandas库的read_csv方法读取CSV文件并将其转换为DataFrame格式： ```python import pandas as pd df = pd.read_csv('file.csv') print(df) ``` 4. 使用numpy库的loadtxt方法读取CSV文件并将其转换为数组格式： ```python import numpy as np data = np.loadtxt('file.csv', delimiter=',', skiprows=1) print(data) ``` 5. 使用Python内置的csv模块和zip函数将CSV文件中的每一行转换为一个字典： ```python import csv with open('file.csv', newline='') as csvfile: reader = csv.reader(csvfile) headers = next(reader) data = [dict(zip(headers, row)) for row in reader] print(data) ```
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