python2.7查询postgree

在 Python 2.7 中，你可以使用 psycopg2 模块来查询 PostgreSQL 数据库。以下是一个简单的示例：

import psycopg2

conn = psycopg2.connect(database="your_database_name", user="your_username", password="your_password", host="your_host", port="your_port")
cur = conn.cursor()

cur.execute("SELECT * FROM your_table_name;")
rows = cur.fetchall()

for row in rows:
    print(row)

conn.close()

你需要将上面的代码中的 `your_database_name`、`your_username`、`your_password`、`your_host`、`your_port` 和 `your_table_name` 替换为你自己的值。这个例子只是查询了一个表中的所有行，并将它们打印出来，你可以根据自己的需要进行修改。

相关问题

postgree数据导入hdfs

将PostgreSQL中的数据导入到Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，可以使用以下两种方法：

1. 使用Sqoop进行数据导入：

Sqoop是一种用于在Hadoop和关系型数据库之间进行数据传输的工具。可以使用Sqoop将PostgreSQL中的数据导入到HDFS中。

步骤如下：

1) 安装Sqoop

2) 在HDFS中创建一个目录，用于存储导入的数据

3) 使用以下命令导入数据：

sqoop import --connect jdbc:postgresql://<host>:<port>/<database> --username <username> --password <password> --table <table_name> --target-dir <hdfs directory>

其中，<host>是PostgreSQL服务器的主机名或IP地址，<port>是PostgreSQL服务器的端口号，<database>是要导入数据的数据库名称，<username>和<password>是连接PostgreSQL的用户名和密码，<table_name>是要导入的表名，<hdfs directory>是HDFS中用于存储导入数据的目录。

2. 使用自定义MapReduce程序进行数据导入：

如果Sqoop无法满足需要，可以编写自己的MapReduce程序将数据从PostgreSQL导入到HDFS中。可以使用Java编写MapReduce程序，使用JDBC连接到PostgreSQL数据库，并将数据写入HDFS中。

步骤如下：

1) 编写一个Java程序，使用JDBC连接到PostgreSQL数据库，并将数据读取到MapReduce中

2) 在MapReduce中，对数据进行处理，并将结果写入HDFS中

3) 使用Hadoop命令将程序打包成一个JAR文件，并将其提交到Hadoop集群中运行

以上是将PostgreSQL中的数据导入到HDFS中的两种方法。根据实际需要选择合适的方法。

postgree将datetime戳转为年月日

可以使用PostgreSQL内置的日期和时间函数将datetime戳转换为年月日。

假设你的datetime戳存储在一个名为`mytable`的表中的名为`timestamp_column`的列中，你可以使用以下查询来将其转换为年月日格式：

SELECT DATE(timestamp_column) FROM mytable;

这将返回一个只包含年月日的日期值。如果你想要更自定义的格式，可以使用`TO_CHAR`函数：

SELECT TO_CHAR(timestamp_column, 'YYYY-MM-DD') FROM mytable;

这将返回一个字符串，表示年月日，格式为"YYYY-MM-DD"。你可以根据需要调整日期格式。