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hue平台oozie工作流操作sqoop，把mysql.pdf

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hue平台oozie工作流操作sqoop，把mysql数据传输到hdfs上

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hue平台oozie工作流操作sqoop，把mysql数据导入hive的经验

首先new一个oozieedit的workflow工作流，然后把action的图标上的sqoop1标志拉到下方的dropyour

locationhere,

拉上去之后再sqoopcommand上填配置参数，点击add添加（注意DOCUMENTS和ACTIONS,选择

ACTIONS）。

import

-Dorg.apache.sqoop.splitter.allow_text_splitter=true

-Dmapred.job.queue.name=default

--class-nameCaseReportBase

--connectjdbc:mysql://localhost:3306/zichan360bi_view?

tinyInt1isBit=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull

--usernameroot

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seaborn.stripplot(data=None, *, x=None, y=None, hue=None, order=None, hue_order=None, jitter=True, dodge=False, orient=None, color=None, palette=None, size=5, edgecolor='gray', linewidth=0, hue_norm=None, native_scale=False, formatter=None, legend='auto', ax=None, **kwargs) 中参数的含义

这是一个 Python 的 seaborn 库中的函数，用于绘制带有分散的分类散点图。参数含义如下： - data: 数据框 - x、y：x 轴和 y 轴的数据变量名称 - hue：分类变量名称, 用于对数据进行分组并创建不同的颜色标签 - order、hue_order：控制 x 轴 / hue 中类别的顺序 - jitter：是否让每个点稍稍摆动以避免叠加 - dodge：是否让每个点错开以避

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def RGBFromIntensity(intensity): sat = 1.0 lum = 0.5 if sat == 0.0: return (lum * 255, lum * 255, lum * 255) else: _hue = intensity / 360 v2 = lum * (1 + sat) if lum < 0.5 else (lum + sat) - (lum * sat) v1 = 2 * lum - v2 r = 255 * Hue2RGB(v1, v2, _hue + (1.0 / 3)) g = 255 * Hue2RGB(v1, v2, _hue) b = 255 * Hue2RGB(v1, v2, _hue - (1.0 / 3)) return (r, g, b)

这是一个使用 HSL 色彩模型 (Hue, Saturation, Lightness) 将灰度值转换为 RGB 值的 Python 函数。它首先定义了饱和度和亮度的值，如果饱和度为 0，则直接返回灰色（即所有 RGB 值相等）。否则，使用输入的灰度值计算出色相，然后使用 Hue2RGB 函数计算出 RGB 值，最后返回 RGB 值。

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