来python爬虫中,经常会遇到数据的存储问题,如果有大量数据,hive存储是个不错的选择. 那么python如何来连接hive呢?网上有各种教程但是都不是很好用,亲自测试pyhive可用 要求:可用的hive环境  python3++  hive环境必须要安装hiveserver2( HiveServer是一种可选服务,允许远程客户端可以使用各种编程语言向Hive提交请求并检索结果.HiveServer是建立在Apache ThriftTM(http://thrift.apache.org/)

Author: kwu 高速查询hive数据仓库中的条数.在查询hive表的条数,通常使用count(*).可是数据量大的时候,mr跑count(*)往往须要几分钟的时间. 1.传统方式获得总条数例如以下: select count(*) from ods.tracklog; 执行时间为91.208s 2.与关系库一样hive表也能够通过查询元数据来得到总条数: select d.NAME,t.TBL_NAME,t.TBL_ID,p.PART_ID,p.PART_NAME,a.PARAM_VAL

     使用Cloudera Manager部署安装的CDH和Impala,Hive中新增加的表,impala中查询不到,其原因是/etc/impala/conf下面没有hadoop和hive相关的配置文件: 将hadooop-core.xml,hdfs-site.xml,hive-site.xml拷贝到conf下,重启服务即可.  

import java.sql.DriverManager import java.util.Properties import com.zhaopin.tools.{DateUtils, TextUtils} import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * Created by xiaoyan on 2018/5/21. */ object IhrDownloadPg

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/84 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/172 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 1.大数据与数据库 1) 从Hadoop到数据库 大家知道在计算机领域,关系数据库大量用于数据存储和维护的场景.大数据的出现后,很多公司转而选择像 Hadoop/Spark 的大数据解决方案. Hadoop使用分布式文件系统,用于存储大

#!/usr/bin/env python3 #encoding=UTF- import os import time import xlwt hostIp = 'xxx.xxx.xxx.xx' user = 'user0001' passwd = 'xxxx' db = 'db01' sqlStr1 = 'SELECT timeout_day as 逾期天数,COUNT(1) as 统计次数 FROM t_order_info where status in (7,9) GROUP BY ti

python3不支持MySQLdb,代替的是import pymysql 连接数据库查表: import pymysqlconn= pymysql.connect( host='xx.xx.xx.xx', port = 3306, user='xxx', passwd='xxx', db ='transit', )cur = conn.cursor()cur.execute("SELECT * FROM xxx")for r in cur.fetchall(): print(r) #c

版本:cdh5.4.7, hive1.1.0 pom文件 <dependency> <groupId>org.apache.hive</groupId> <artifactId>hive-jdbc</artifactId> <version>1.2.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</

import xlrd import xlwt # 打开A表,将A表的数据存放到cols1中,这里打印出来是方便查看测试数据. data1 = xlrd.open_workbook(r'F:\cars\车牌A.xlsx') sheet1 = data1.sheets()[0] # 行 #rows = sheet.row_values(0) # 列(我这里表中只有一列数,查出整列的数据放到列表中) cols1 = sheet1.col_values(0) print(cols1) # 打开B表,将

安装依赖pip install saslpip install thriftpip install thrift-saslpip install PyHive windows安装sasl报错,解决方案下载对应版本预编译的包https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#sasl C:\Python27\Scripts\pip.exe install sasl-0.2.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl

一.准备文件 mkdir /query_hive_table_count touch query_db_name_table touch query_table_result.txt 二.编辑文件 2.1 编辑query_table_result.txt,添加以下内容 table_name ...... ...... ...... 2.2 编辑touch query_db_name_table,添加以下内容 # 清空文件 echo "" >> /query_hive_tab

我们在测试过程中,可能需要到数据库中拉去一些数据,为从测试准备.比如最近在做接口性能测试的时候,就需要很多数据来支撑,所以就需要的数据库去查询数据,下面就是python3 查询 mysql 并且保存到文件中,然后为接口做测试做准备. #coding=utf-8 import pymysql as MySQLdb #这里是python3 如果你是python2.x的话,import MySQLdb host = xxxx user = xxxx passwd = xxxx port = xxxx

6.1   SELECT ... FROM 语句    hive> SELECT name,salary FROM employees;    --普通查询 hive>SELECT e.name, e.salary FROM employees e;  --也支持别名查询   当用户选择的列是集合数据类型时,Hive会使用 JSON 语法应用于输出: hive> SELECT name,subordinates FROM employees;   显示  John Doe ["

Hive之数据查询 发布于:2013 年 10 月 11 日 由 Aaron发布于: Hive 一,排序和聚合 对于排序有两种方式,一种是order by 一种是sort by order by 会对所有的数据进行排序,所以最后会只有一个reducer来处理,如果数据量非常大,效率会非常差劲 sort by是部分排序,只是对一个reducer的数据进行排序 FROM records2 SELECT year, temperature DISTRIBUTE BY year SORT BY year

一.数据准备 为了演示查询操作,这里需要预先创建三张表,并加载测试数据. 数据文件emp.txt和dept.txt可以从本仓库的resources目录下载. 1.1 员工表 -- 建表语句 CREATE TABLE emp( empno INT, -- 员工表编号 ename STRING, -- 员工姓名 job STRING, -- 职位类型 mgr INT, hiredate TIMESTAMP, --雇佣日期 sal DECIMAL(7,2), --工资 comm DECIMAL(7,2

一.数据准备 为了演示查询操作,这里需要预先创建三张表,并加载测试数据. 数据文件 emp.txt 和 dept.txt 可以从本仓库的resources 目录下载. 1.1 员工表 -- 建表语句 CREATE TABLE emp( empno INT, -- 员工表编号 ename STRING, -- 员工姓名 job STRING, -- 职位类型 mgr INT, hiredate TIMESTAMP, --雇佣日期 sal DECIMAL(7,2), --工资 comm DECIMA

一.数据准备 为了演示查询操作,这里需要预先创建三张表,并加载测试数据. 数据文件 emp.txt 和 dept.txt 可以从本仓库的resources 目录下载. 1.1 员工表 -- 建表语句 CREATE TABLE emp( empno INT, -- 员工表编号 ename STRING, -- 员工姓名 job STRING, -- 职位类型 mgr INT, hiredate TIMESTAMP, --雇佣日期 sal DECIMAL(7,2), --工资 comm DECIMA

先解释一下几个名词: metadata :hive元数据,即hive定义的表名,字段名,类型,分区,用户这些数据.一般存储关系型书库mysql中,在测试阶段也可以用hive内置Derby数据库. metastore :hivestore服务端.主要提供将DDL,DML等语句转换为MapReduce,提交到hdfs中. hiveserver2:hive服务端.提供hive服务.客户端可以通过beeline,jdbc(即用java代码链接)等多种方式链接到hive. beeline:hive客户端链

建表规则如下: CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) [SORTED BY (

Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据.而mapreduce开发人员可以把 己写的mapper 和reducer 作为插件

1:如果在将文件导入到hive表时,查询结果为null(下图) 这个是因为在创建表的时候没有指定列分隔符,hive的默认分隔符是ctrl+a(/u0001)   2.当我复制好几行sql到hive命令行时,会出现下面情况,导致复制失败 这个是因为我的sql中有tab的缩进,将tab的空格去掉即可   3.当我在使用load加载数据是,抛出filad hive> LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/node4/Desktop/sutdent.txt' OVERWRITE I