#通过zookpeer找到对应的hive from kazoo.client import KazooClient zkClient = KazooClient(hosts="ip1:2181,ip2:2181") zkClient.start() result = zkClient.get_children('/mynode') # znodename对应的值 zkClient.stop() print(result) # ['serverUri=IP1:10000;version=

1.在使用Python连接hive之前需要将hive中的文件拷贝到自己创建python项目中 cp -r apache-hive--bin/lib/py  /home/jia/Desktop 2.把hive上的py目录下载到桌面之后,进入py目录,复制里面所有的文件到你创建的python项目下 3.新建一个myHiveLink.py文件,访问hive的代码如下 import sys from hive_service import ThriftHive from hive_service.tty

http://hi.baidu.com/eldersun/item/b9266e019da769f0f45ba6a4 python下连接zookeeper使用最多的是python 包装的zookeeper 的c客户端,但是使用c客户端来访问zookeeper不是很方便,特别是如果你有代码洁癖,肯定不能容忍这种情况,那么有没有纯python的实现方式呢,答案是肯定的,kazoo就是比较好的实现方案,而且发展很迅速,目前已经比较成熟. 相比其它的zookeeper 的客户端 API相比,包括java

1.python连接hive,其实是连接hiveserver,连接的包的impyla impyla安装: error: cc1plus 没有文件或目录 需要安装gcc 和g++,并且版本保持一致 error: sasl/sasl.h: 没有那个文件或目录 sudo apt-get install libsasl2-dev

这里主要分析zookeeper client API的实现方式,以python kazoo的实现代码为蓝本进行逻辑分析. 一.代码框架及介绍 API分为同步模式和异步模式.同步模式是在异步模式的基础上通过一些等待,循环等方式进行实现的. 主要实现逻辑如下: 基本模式就是建立两个线程,一个线程负责发送请求和接收响应.一个负责根据响应执行对应注册的watcher. 大部分语言的实现都是同步模式通过异步模式实现的.在不同的语言里具体有差异. kazoo的框架实现在client,connection,t

HiveServer2是一个能使客户端针对hive执行查询的一种服务,与HiverServer1比较,它能够支持多个客户端的并发请求和授权的:HiveCLI 和 hive –e的方式比较单一,HS2允许远程客户端使用多种语言诸如Java,Python等向Hive提交请求,然后取回结果. $HIVE_HOME/bin目录下面的hiveserver2 由于配置了环境变量因此可以直接使用 nohup hiveserver2 1>/hiveserver2log/log.txt 2>/hiveserve

python字符串连接的N种方式 注:本文转自http://www.cnblogs.com/dream397/p/3925436.html 这是一篇不错的文章 故转 python中有很多字符串连接方式,今天在写代码,顺便总结一下: 最原始的字符串连接方式:str1 + str2 python 新字符串连接语法:str1, str2 奇怪的字符串方式:str1 str2 % 连接字符串:‘name:%s; sex: ’ % ('tom', 'male') 字符串列表连接:str.join(some

字符串连接 方法1: 用字符串的join方法 a = ['a','b','c','d']content = ''content = ''.join(a)print content 方法2: 用字符串的替换占位符替换 a = ['a','b','c','d']content = ''content = '%s%s%s%s' % tuple(a)print content 想要了解更多,请看python字符串连接

hive是大数据技术簇中进行数据仓库应用的基础组件,是其它类似数据仓库应用的对比基准.基础的数据操作我们可以通过脚本方式以hive-client进行处理.若需要开发应用程序,则需要使用hive的jdbc驱动进行连接.本文以hive wiki上示例为基础,详细讲解了如何使用jdbc连接hive数据库.hive wiki原文地址: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HiveClient https://cwiki.apache.org/

采用beeline连接hive server是遭遇到如下错误: 5: jdbc:hive2://bluejoe0/default> select * from hive_triples where subject='<http://semweb.csdb.cn/flux/resource/attribute/2348>' limit 1; Error: Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return co

使用Python编程语言连接MySQL数据库代码,跟大家分享一下: 前几天我用python操作了mysql的数据库,发现非常的有趣,而且python操作mysql的方法非常的简单和快速,所以我把代码分享下大家,希望对大家学习有帮助. import sysimport MySQLdb reload(sys)sys.setdefaultencoding('utf-8') def getdata ():    try:        conn = MySQLdb.connect(host='local

python字符串连接的方法,一般有以下三种:方法1:直接通过加号(+)操作符连接website=& 39;python& 39;+& 39;tab& 39;+& 39; com& 39;方法2 python字符串连接的方法,一般有以下三种: 方法1:直接通过加号(+)操作符连接 1 website = 'python' + 'tab' + '.com' 方法2:join方法 1 2 listStr = ['python', 'tab', '.com'] 

总结了一下Python字符串连接的5种方法: 加号 第一种,有编程经验的人,估计都知道很多语言里面是用加号连接两个字符串,Python里面也是如此直接用 "+" 来连接两个字符串: print 'Python' + 'Tab' 结果: PythonTab 逗号 第二种比较特殊,使用逗号连接两个字符串,如果两个字符串用"逗号"隔开,那么这两个字符串将被连接,但是,字符串之间会多出一个空格: print 'Python','Tab' 结果: Python Tab 直接连

1.hive往外写数据 http://wiki.pentaho.com/display/BAD/Extracting+Data+from+Hive+to+Load+an+RDBMS 连接hive

最近在客户现场,每日都需要巡检大量主机系统的备库信息.如果一台台执行,时间浪费的就太冤枉了. 参考同事之前写的一个python脚本,配合各主机上写好的shell检查脚本,实现一次操作得到所有巡检结果. 这里的Python脚本需要用到paramiko模块. 安装paramiko有两个先决条件,python和另外一个名为PyCrypto的模块. yum install python-crypto python-paramiko 或者 单独下载模块,python setup.py build &&

再声明一次!是连接不是创建!网上的一些人难道连接和创建这俩词都弄不懂就在那里瞎写一些文章! (Python Django连接存在的数据库) Python连接存在的数据库-------MySql 1.首先在Django的项目中的settings.py文件中配置数据库的连接信息: DATABASES = { 'default': { #'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3', #'NAME': os.path.join(BASE_DIR, 'db.sqlite3

连接Hive 新建interpreter default.driver = org.apache.hive.jdbc.HiveDriver default.url = jdbc:hive2://hostname:10000 default.user = zeppelin (默认是你们账号:anonymous,zeppelin账号需要新创建,方便做数据权限管理) 连接Impala 1. 我所用的zeppelin版本没有impala jdbc包,下载地址: https://downloads.clo

使用Python远程连接并操作InfluxDB数据库 by:授客 QQ:1033553122 实践环境 Python 3.4.0 CentOS 6 64位(内核版本2.6.32-642.el6.x86_64) influxdb-1.5.2.x86_64.rpm 网盘下载地址: https://pan.baidu.com/s/1jAbY4xz5gvzoXxLHesQ-PA influxdb-5.0.0-py2.py3-none-any.whl 下载地址: https://pypi.org/proj

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com 在前两篇文章MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(一).MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(二)中,采用全连接神经网络(784-300-10),分别用非深度学习框架和基于pytorch实现,训练结果相当. 这里采用卷积神经网络(CNN)中著名的LeNet-5网

python中连接并操作数据库 图示操作流程 一.使用的完整流程 # 1. 导入模块 from pymysql import connect # 2. 创建和数据库服务器的连接,自行设置 服务器地址,端口,用户名,密码,数据库名, 通信使用字符和数据库字符集一致 conn = connect(host='', port=, user='', password='',database='', charset='') # 3. 获取游标 cursor = conn.cursor() # 4. 执行S

前面已经学习了将数据从Sql Server导入到Hive DB,并在Hue的Web界面可以查询,接下来是配置客户端工具直接连Hive数据库,常用的有DbVisualizer.SQuirreL SQL Client.DataGrip,只试用了前面两种,花了1天多时间最终实现了用这两款工具连Hive,还是挺有成就感的. 先把环境说明下,有些问题跟环境版本是非常依赖的. Hadoop/Hive:使用的是CDH 5.15版 DbVisualizer:v 9.58 SQuirreL SQL Client: