import data from Oracle Database into Python Pandas Dataframe
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This document provides a tutorial on loading data from an Oracle database into a pandas DataFrame using Python. It outlines the use of the cx_Oracle library, demonstrating a sample code to establish a connection and execute a SQL query. The material serves as an educational example and is not intended for real-world application.
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Supervision de réseau informatique - Nagios
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Pré-requis
Avant de commencer l’installation de Nagios, on commence par mettre à jour le système:
# sudo apt-get update
# sudo apt-get upgrade
Il faut dans un premier temps installer le package « build-essential » qui comporte les librairies de développement de bases:
# sudo apt-get install build-essential
Nagios utilise une interface Web pour interagir avec les utilisateurs. Il faut donc installer un serveur Web sur notre serveur de supervision.
On va utiliser Apache (version 2):
# sudo apt-get install apache2 wget rrdtool bsd-mailx librrds-perl libapache2-mod-php5 php5 php-pear php5-gd php5-ldap php5-snmp libperl-dev
Certaine librairie sont également nécessaires au bon fonctionnement de Nagios et de ces plugins :
# sudo apt-get install bind9-host dnsutils libbind9-80 libdns81 libisc83 libisccc80 libisccfg82 liblwres80 libradius1 qstat radiusclient1 snmp snmpd
Pour tester votre serveur Web, il faut commencer par le lancer…
# sudo apache2ctl start
On test si apache fonctionne, pour cela, ouvrez votre navigateur Internet et entrez votre adresse IP. Dans mon cas c’est 10.0.0.15.
On installe les librairies qui serviront à Nagios pour afficher de beaux diagrammes réseau:
# sudo apt-get install libgd2-noxpm-dev libpng12-dev libjpeg62 libjpeg62-dev
On installe MySQL .
# sudo apt-get install mysql-server
# sudo apt-get install php5-mysql
# sudo apt-get install libmysqlclient15-dev
Pour des raisons de sécurité, le processus Nagios ne sera pas lancé en root. Nous allons donc créer un utilisateur système nagios et un groupe nagios.
# sudo /usr/sbin/useradd nagios
# sudo passwd nagios
# sudo /usr/sbin/groupadd nagios
# sudo /usr/sbin/usermod -G nagios nagios
# sudo /usr/sbin/usermod -G nagios www-data
Téléchargement de Nagios et des plugins Nagios
Avant d’installer Nagios, allez sur le site afin de télécharger la dernière version de Nagios et la dernière version des plugins Nagios.
Dans notre documentation, nous utiliserons Nagios 3.5.0 et plugins Nagios 1.4.16.
Ensuite, on télécharge ces versions sur notre serveur
# sudo cd /usr/src
# sudo wget http://surfnet.dl.sourceforge.net/sourceforge/nagios/nagios-3.5.0.tar.gz
# sudo wget http://kent.dl.sourceforge.net/sourceforge/nagiosplug/nagios-plugins-1.4.16.tar.gz
Compilation depuis les sources
On commence par décompresser les sources:
# sudo tar xzf nagios-3.5.0.tar.gz
# sudo cd nagios
Nous allons lancer la compilation grâce aux commandes suivantes:
# sudo ./configure --with-nagios-user=nagios --with-nagios-group=nagios --with-command-user=nagios --with-command-group=nagios --enable-event-broker --enable-nanosleep --enable-embedded-perl --with-perlcache
# sudo make all
# sudo make fullinstall
# sudo make install-config
On installe ensuite le script de démarrage (pour que Nagios se lance automatique)
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Overview of Oracle Database 18c Express Edition (XE)
Overview of Oracle Database 18c Express Edition (XE)Todd Bottger The document discusses Oracle Database 18c Express Edition (XE), which provides a full Oracle Database experience with up to 12GB of storage for free. XE can be used for development, with programming languages and integrated development environments. It also provides capabilities for administration, such as multitenant pluggable databases, and for data science tasks like data mining and loading. XE is freely available for uses including education and startups.
20180921_DOAG_BigDataDays_OracleSpatialandPython_kpatenge
20180921_DOAG_BigDataDays_OracleSpatialandPython_kpatengeKarin Patenge This document discusses using Pandas and Python to access and analyze data in an Oracle database. It begins with an introduction to Python and Pandas for data analysis. It then discusses how to connect Python to an Oracle database using the cx_Oracle library. It provides examples of querying and manipulating spatial vector data stored in Oracle using GeoPandas. The document aims to help developers get started with leveraging Python and Pandas for data work with an Oracle backend.
2015 555 kharchenko_ppt
2015 555 kharchenko_pptMaxym Kharchenko Maxym Kharchenko presented ways to manage Oracle databases with Python. He demonstrated a Python tool to ping multiple Oracle databases concurrently and time the execution. The tool reports the status and timing for each database pinged. Python enforces good coding practices and interfaces well with databases, APIs, and other systems. Learning Python helps develop a more Pythonic way of thinking that can improve code quality and productivity.
18c and 19c features for DBAs
18c and 19c features for DBAsConnor McDonald The document includes various content from Connor McDonald, focusing on topics related to database technology, specifically Oracle releases 18c and 19c, alongside installation and external table management. It features links to social media, technical resources, and error handling for database commands. The document also highlights the use of temporary and external tables in Oracle SQL.
Importing Data Sets | Importing Data Sets | Importing Data Sets
Importing Data Sets | Importing Data Sets | Importing Data SetsAyxanhmdzad This document covers the basics of importing data sets using Python, focusing on key libraries such as pandas, NumPy, SciPy, Matplotlib, Seaborn, and Scikit-learn. It details methods for reading, manipulating, and exporting data using pandas, while also explaining how to connect to SQL databases using Python. The document provides practical examples, including data type checks, statistical summaries, and essential operations for effective data analysis.
Novinky v Oracle Database 18c
Novinky v Oracle Database 18cMarketingArrowECS_CZ The document outlines the key features and updates of Oracle Database 18c, including improved performance, multitenancy, enhanced security, and comprehensive high availability options. It discusses new functionalities like in-memory column stores, streaming ingest, and a new REST API for database management, as well as plans for future support and installation approaches. Additionally, it highlights the availability of Oracle Database 18c Express Edition (XE) for free use with certain limitations.
Hyderabad Mar 2019 - Database 18c / 19c
Hyderabad Mar 2019 - Database 18c / 19cConnor McDonald The document consists of various SQL commands and examples related to Oracle databases, as well as commentary from Connor McDonald, a database advocate at Oracle. It discusses topics such as external tables, index creation, and SQL queries while providing links to resources and blog posts. It emphasizes the importance of understanding different Oracle database versions and features available for users.
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Pluggable Databases: What they will break and why you should use them anyway!Guatemala User Group The document discusses the introduction and implications of pluggable databases (PDBs) in Oracle's multitenant architecture. It highlights changes from traditional non-CDB setups, potential issues, and necessary adaptations for database administrators, such as using OS authentication with new methods and managing PDB-specific backup and recovery. Despite challenges, the document encourages the adoption of PDBs, emphasizing their future relevance and cost-effective nature in Oracle's licensing model.
ITOUG 2019 - 18c, 19c features
ITOUG 2019 - 18c, 19c featuresConnor McDonald The document discusses various Oracle database features, including external tables and data loading techniques. It provides examples of SQL commands for creating, modifying, and querying external tables, as well as managing indices for efficient data retrieval. Additionally, it touches on new features in different Oracle versions and advises on installation options.
Database Connectivity using Python and MySQL
Database Connectivity using Python and MySQLdevsuchaye Database Connectivity using Python and MySQL taught in Class-12 Computer Science
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Oracle DB 11g R2 Research (Installation, Users and Privileges, Audit Trail, E...Duc Lai Trung Minh The document details an assignment report on implementing a security penetration testing scenario for an Oracle database system at Lovehub, a technology company. It covers the setup, security vulnerabilities (specifically CVE-2010-3600), penetration testing methods, and proposed security solutions to enhance the database's protection. The findings indicate potential exploits via Metasploit and manual uploads, with recommendations for limiting roles and privileges on database accounts.
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ROracle
ROracle Mohamed Magdy ROracle is an R package that enables connectivity to Oracle Database, allowing users to execute SQL statements from R and interface with Oracle databases. It provides a high-performance Oracle driver based on OCI. ROracle reads and writes data between R and Oracle databases much faster than other R database connectors. It is open source and available on CRAN.
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pandas.(to/from)_sql is simple but not fastUwe Korn The document discusses the integration of SQL databases with pandas using the `read_sql` and `to_sql` functions, emphasizing the speed limitations of these methods. It highlights potential performance improvements through ODBC with turbodbc and Apache Arrow, which can significantly enhance data retrieval speeds. The author also proposes ideas for a better API that retains the simplicity of pandas while leveraging faster connection options.
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database-concepts for oracle aasdaasdasadsadeyaamesh1 The document provides comprehensive information about Oracle Database 21c, including its architecture, features, and security. It covers topics like database management, schemas, data structures, and application containers, along with detailed explanations of SQL and PL/SQL programming. Additionally, the document emphasizes Oracle's licensing restrictions and disclaimers regarding liability for software use in dangerous applications.
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Oracle python pandas merge DataFramesJohan Louwers This document provides a tutorial on merging two dataframes using the Python library Pandas, as part of a wider workshop. It outlines the steps to load datasets from CSV files and merge them using specified keys. The intended use of the code is for educational purposes only and should not be used in production applications.
Oracle SQL Developer for the DBA
Oracle SQL Developer for the DBAJeff Smith The document provides an overview of Oracle SQL Developer, highlighting its features as a database IDE with over 4 million users, cross-platform support, and functionalities for data modeling and database administration. It details the application's history, performance enhancements, and tools for managing databases, user roles, storage, and migration to the Oracle Cloud. Additionally, it mentions security features, resource management, auditing, and the ability to translate SQL from various sources.
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Oracle SQL Developer: 3 Features You're Not Using But Should BeJeff Smith The document discusses key features of Oracle SQL Developer that users may not fully utilize, including the reporting capabilities, PL/Scope for PL/SQL code analysis, and the use of connection folders and templates. It highlights the importance of reports, which allow users to define and save queries with options for user input and output formatting. The document emphasizes the functionality of SQL Developer to enhance user experience and productivity through these underused features.
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Multi Domain REST API routing for Data Mesh based Data ProductsJohan Louwers The document discusses establishing a naming convention for customer-facing APIs within a data mesh environment, focusing on the challenges of exposing various data products across domains. It presents two potential solutions: one using a fully qualified domain name with centralized routing, and another using subdomain-based routing to streamline interactions while noting trade-offs like loss of centralized control. The information is intended for guidance only and not as a commitment to deliver specific features or functionalities.
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Fn project quick installation guideJohan Louwers This document provides a quick installation guide for FN Project on Oracle Linux:
- It assumes Oracle Linux 7 is installed and the correct yum repositories are enabled.
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- FN Project is installed by downloading and executing an install script from GitHub.
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Voice assistants for the insurance industry Johan Louwers This document discusses the rapid adoption of voice assistants and the opportunities they present for financial services firms. It notes that voice assistant usage has increased significantly in recent years, especially among younger demographics, and is expected to continue growing quickly. Retail and e-commerce companies have started capitalizing on voice shopping. Now financial services firms need to develop strategies to engage customers through this new voice channel, like using voice assistants to provide personalized products and services or improve customer service. The document argues voice is becoming a critical new interaction method and financial companies must adopt a voice strategy to succeed.
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Enterprise wide publish subscribe with Apache KafkaJohan Louwers The document discusses enterprise wide publish/subscribe models using Apache Kafka. It describes moving from monolithic architectures to microservice architectures and how Kafka can be used to distribute transactions between microservices. It provides examples of publishing and subscribing using Kafka clients and discusses considerations for deploying Kafka in a highly available manner across multiple data centers.
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Industry 4.0 and Oracle CloudJohan Louwers The document discusses Industry 4.0 and the integration of artificial intelligence across various cloud and on-premise infrastructures, emphasizing its mathematical basis and processing requirements. It highlights Capgemini's commitment to innovation in consulting and technology services, aiming to help organizations leverage digital transformation. Capgemini, with a diverse workforce of 200,000 members worldwide, generated global revenues of EUR 12.8 billion in 2017.
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Docker and microservices - moving from a monolith to microservicesJohan Louwers The document discusses moving from a monolithic application architecture to microservices. It begins by stating some ground rules for the presentation. It then discusses how microservices are defined as independently deployable services that communicate via APIs. Docker containers are presented as a way to package and deploy microservices for benefits like automated deployment and scaling. Key differences between containers and virtual machines are highlighted. An example deployment architecture with containers is shown. The document acknowledges that transitioning to microservices and containers will be a long process but will enable benefits like agility, performance and higher release frequency.
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Cloud native applications for bankingJohan Louwers The document discusses how banks are increasingly adopting cloud-native approaches to application development and deployment to improve business agility, customer experiences, and operational efficiency. It outlines three common uses cases driving cloud-native adoption: 1) transforming the business for greater agility and flexibility, 2) optimizing operational efficiency using public cloud infrastructure, and 3) adopting an API ecosystem. While cloud-native approaches provide benefits, banks face challenges integrating legacy infrastructure and cultural changes. The document recommends banks assess their application portfolio to determine what can be lifted to the cloud, rewritten for cloud, or retired.
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Conversational retailJohan Louwers The document discusses the rise of conversational commerce and the adoption of voice technology by consumers. It highlights Capgemini's leadership in consulting and digital transformation, noting its commitment to innovation and strategic services. The information includes Capgemini's financials and emphasizes its focus on the human aspect of technology-driven business success.
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Oracle Cloudday - the future of retailJohan Louwers The document discusses the future of retail in the Oracle Cloud, emphasizing the importance of omni-channel retail models and real-time customer data responsiveness. It outlines various technology solutions and examples, such as mobile pre-ordering, dynamic pricing, and AI-driven customer interaction, leveraging Oracle's cloud services. The hybrid model suggested combines cloud-native solutions with third-party software to enhance retail logistics and customer engagement.
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Capgemini Oracle Cloud Access Security BrokerJohan Louwers The Oracle Cloud Access Security Broker (CASB) provides automated security monitoring for cloud applications and workloads, offering features like threat detection, incident response, and security configuration management. It enhances visibility and compliance, enabling organizations to secure cloud environments from day one and automate responses to incidents. Capgemini supports customers in deploying Oracle technology, ensuring optimal solutions and business value through a global network of innovation and consultancy.
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Microservices in the oracle cloudJohan Louwers The document discusses microservices and using the Oracle Container Cloud Service. It introduces Johan Louwers and his background. It then discusses the evolution from monolithic applications to microservices-based applications. It provides an example architecture of using microservices with the Oracle Container Cloud Service, with each microservice running in a Docker container. It describes how the Oracle Integration Cloud Service can provide integration between microservices and other Oracle Cloud services.
Oracle cloud, private, public and hybrid
Oracle cloud, private, public and hybridJohan Louwers The document provides an overview of Oracle's cloud offerings, including insights into public, private, and hybrid cloud models. It emphasizes the importance of choosing the right cloud solution to fit specific needs and discusses the management of hybrid clouds using Oracle's enterprise tools. Additionally, it outlines next steps for customers regarding the consolidation of systems and the use of Oracle's cloud services.
RethinkDB on Oracle Linux
RethinkDB on Oracle LinuxJohan Louwers The document discusses options for running RethinkDB on Oracle Linux. There are three main options: 1) on bare metal servers, 2) within Oracle VM virtual machines, or 3) using Oracle Cloud. A fourth option discussed is using Docker containers with RethinkDB. The document provides guidance on installing RethinkDB, including needing to compile Google Protocol Buffers and using a RethinkDB YUM repository. It also reviews checking the RethinkDB installation and provides contact information.
Oracle Cloud Hybrid Storage Tiering
Oracle Cloud Hybrid Storage TieringJohan Louwers Hybrid storage tiering moves different types of data to the most cost-effective storage tier, whether on-premises or in the cloud. Using Oracle's hybrid storage tiering:
- Hot and warm data remains on-premises, while cold and archive data moves to lower-cost storage in Oracle Cloud.
- The Oracle Storage Cloud Software Appliance provides a bridge between on-premises and cloud storage, allowing for easy data movement with POSIX compliance.
- This hybrid approach lowers overall storage costs by paying only for cloud storage as data is used, versus maintaining all storage on-premises.
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Complete Guideliness to Build an Effective Maintenance Plan.pptQualityzeInc1 Building an effective maintenance plan with Qualityze Maintenance Management Software begins with a structured asset assessment. The software enables organizations to catalog all equipment, tools, and infrastructure, assigning detailed profiles that include manufacturer details, maintenance history, and risk categories. This centralization ensures accurate tracking and allows maintenance teams to prioritize assets based on criticality, condition, and usage frequency.
Once assets are categorized, Qualityze helps define maintenance strategies—such as preventive, predictive, or condition-based approaches—based on industry best practices. With customizable templates and workflows, organizations can schedule recurring maintenance tasks, set alert notifications for due services, and automate work order creation. This proactive scheduling reduces equipment downtime, boosts productivity, and ensures regulatory compliance.
Qualityze also simplifies documentation and reporting. All maintenance activities are recorded with time stamps, technician credentials, and task details. This not only improves accountability but also aids in audits and inspections. The software's real-time dashboards and analytics provide visibility into maintenance performance, helping decision-makers identify trends, gaps, and opportunities for process improvements.
Finally, the Qualityze system promotes team collaboration and compliance. Integrated training modules ensure technicians are certified for assigned tasks, while role-based access controls protect data integrity. With its cloud-based architecture, Qualityze enables remote access, making it ideal for multi-site operations and mobile maintenance teams. The result is a robust, data-driven maintenance plan that extends asset life, reduces risk, and supports continuous improvement.
Introduction to Agile Frameworks for Product Managers.pdf
Introduction to Agile Frameworks for Product Managers.pdfAli Vahed As a Product Manager, having a solid understanding of Agile frameworks is essential, whether you are joining an established team or helping shape a new one.
Agile is not just a delivery method; it is a mind set that directly impacts how products are built, iterated, and brought to market. Knowing the strengths and trade-offs of each framework enables you to collaborate more effectively with teams, foster alignment, and drive meaningful outcomes.
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IDM Crack with Internet Download Manager 6.42 [Latest 2025]
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import data from Oracle Database into Python Pandas Dataframe
- 1. Copyright © 2016, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | Python Development Example Read data from Oracle Database into Pandas DataFrame Johan Louwers – Chief Customer Architect @ Oracle Version : Feb 2019 @johanlouwers Johanlouwers.blogspot.com Oracle Confidential – Internal/Restricted/Highly Restricted
- 2. Copyright © 2015 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | Safe Harbor Statement The following is intended to outline our general product direction. It is intended for information purposes only, and may not be incorporated into any contract. It is not a commitment to deliver any material, code, or functionality, and should not be relied upon in making purchasing decisions. The development, release, and timing of any features or functionality described for Oracle’s products remains at the sole discretion of Oracle. 2
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- 4. Copyright © 2015 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 4 Python Development Pandas – read data from database into DataFrame A B C D 0 A0 B0 C0 D0 1 A1 B1 C1 D1 2 A2 B2 C2 D2 pd.read_sql What do we want to achieve? 1) Read data from an Oracle database into a DataFrame based upon a SQL query. 2) We use cx_Oracle in combination with Oracle Database 18c
- 5. Copyright © 2015 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 5 import pandas as pd import cx_Oracle orclUserName = 'pandas_test' orclPassword = 'pandas_test' orclHost = '192.168.33.10' orclPort = '1521' orclServiceName = 'pdb1' dsn = cx_Oracle.makedsn(host=orclHost, port=orclPort, sid=None, service_name=orclServiceName ) connection = cx_Oracle.connect(user=orclUserName, password=orclPassword, dsn=dsn, encoding="UTF-8", nencoding="UTF-8" ) query = """SELECT * FROM emp""" df_ora = pd.read_sql(query, con=connection) print (df_ora.head()) Import cx_Oracle Provide needed details Define the Data Source Name Define the connection Define the query Execute the read_sql() Python Development Pandas – read data from database into DataFrame
- 6. Copyright © 2015 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 6 Show me the output 1) You can verify the output of df_ora.head() with the content of your database EMP table Python Development Pandas – read data from database into DataFrame
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