python对excel数据清洗后保存到hdfs中

要将Excel数据清洗后保存到HDFS中，需要使用Python的两个库：pandas和pyarrow。pandas用于读取和处理Excel数据，pyarrow用于将数据保存到HDFS中。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 进行数据清洗
# ...

# 将数据保存为Parquet格式
table = pa.Table.from_pandas(df)
pq.write_table(table, 'hdfs://path/to/data.parquet')

其中，`pd.read_excel()`函数用于读取Excel数据，读取后可以对数据进行清洗。`pa.Table.from_pandas()`函数用于将pandas数据转换为pyarrow的表格数据格式，然后使用`pq.write_table()`函数将表格数据保存到HDFS中。需要注意的是，`hdfs://path/to/data.parquet`是HDFS的路径，需要根据实际情况进行修改。

相关问题

怎么将清洗后的数据存入HDFS中。

将清洗后的数据存入HDFS中可以通过以下步骤实现：

1. 安装Hadoop并启动HDFS服务。
2. 在本地使用Hadoop API或Hadoop命令行工具将清洗后的数据文件上传至HDFS中的某个目录。
例如，使用hadoop fs命令将本地文件上传至HDFS中的/user/hadoop/data目录：

hadoop fs -put cleaned_data.csv /user/hadoop/data

3. 验证数据是否成功上传至HDFS中：

hadoop fs -ls /user/hadoop/data

该命令会列出HDFS中/user/hadoop/data目录下的所有文件，如果刚才上传的文件显示在列表中，则说明数据已成功存储在HDFS中。

将hive中的数据保存为文件放到hdfs中

在 Hive 中将数据保存为文件并放到 HDFS 中，可以使用以下的 HQL 语句：

INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/path/to/hdfs/directory'
SELECT * FROM table_name;

其中，`INSERT OVERWRITE DIRECTORY` 指定输出到 HDFS 目录，后面跟着 HDFS 目录的路径；`SELECT * FROM table_name` 是你要导出的数据来源，可以是一个表或者是一个查询语句。

需要注意的是，HDFS 目录必须以斜杠 `/` 开头，并且需要保证当前用户对该目录有写入权限。另外，如果你是在本地机器上运行 Hive，需要保证可以访问 HDFS，可以通过配置 core-site.xml 和 hdfs-site.xml 文件实现。