今天和大家分享的是Python如何连接hive数据库来进行hivesql的查询操作。

 

step1:环境准备

Python版本:3.6.2

Windows版本:Windows10版本的64位

step2:下载依赖的文件

(1)、.whl文件在https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/地址栏下载相应的python和windows版本的sasl和bitarray

如下截图所示,搜索对应的关键字找到对应的版本下载即可

(2)、下载至本地的目录地址为:D:\python\jar

step3:安装步骤

(1)、Win + R进入cmd命令行

(2)、cd到本地python的安装目录下

(3)、依次安装以下包

pip install six

pip install bit_array

pip install thriftpy (如果本地的python版本为2.X,则安装thrift,如果本地的python版本为3.X,则安装thriftpy)

pip install D:\python\jar\sasl-0.2.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl

pip install thrift_sasl

pip install D:\python\jar\bitarray-1.2.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl

pip install impyla

注意:安装完成后包的版本号如下

six               1.14.0

bit-array     0.1.0

bitarray       1.2.2

thriftpy        0.3.9

thrift-sasl    0.4.2

impyla          0.16.2

pure-sasl     0.6.2

step4:代码

具体代码示例如下所示:

from impala.dbapi import connect #导入connect模块
import warnings

def hive_connect(hive_sql):
    warnings.filterwarnings('ignore') #忽略warnings警告
    config_hive_beta = {
        'host': '10.7.89.88',  #hive的host地址
        'port': 10000,    #hive的端口号
        'user': 'hive',    #hive的username
        'password': 'hive',    #hive的password
        'database': 'tmp',     #hive中需要查询的数据库名
        'auth_mechanism': 'PLAIN' #hive的hive-site.xml配置文件中获取
    }
    conn = connect(**config_hive_beta)
    #conn = connect(**config_hive_beta)等价于
    #conn = connect(host='10.7.89.88', port=10000, user='hive', password='hive', database='tmp', auth_mechanism='PLAIN')
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(hive_sql)
    hive_all_hotel = cursor.fetchall()
    print(hive_all_hotel)

使用hive_connect('select count(1) from tmp.tmp_test_table where dt="2020-05-27"')调用该方法查询hive库里的tmp_test_table表的分区为2020-05-27的数据总条数时会报如下错误:

thriftpy.transport.TTransportException: TTransportException(type=1, message="Could not start SASL: b'Error in sasl_client_start (-4) SASL(-4): no mechanism available: Unable to find a callback: 2'")

出现这个错误的主要原因是sasl和pure-sasl有冲突

 

step5:错误解决方法

解决方法如下:

(1)、Win + R进入cmd命令行

(2)、cd到本地python的安装目录下

(3)、卸载sasl:pip uninstall sasl

再次调用hive_connect('select count(1) from tmp.tmp_test_table where dt="2020-05-27"')时,该方法正确的在控制台输出tmp_test_table表分区为2020-05-27的数据总条数为:29341023。

至此,报错完美解决。同时也证明了python连接hive库的方法是实际可行的。感兴趣的可以复制代码修改对应的参数进行实操一下哟~

备注:我的个人公众号已正式开通,致力于测试技术的分享,包含:大数据测试、功能测试,测试开发,API接口自动化、测试运维、UI自动化测试等,微信搜索公众号:“无量测试之道”,或扫描下方二维码:

 添加关注,一起共同成长吧。

Python之大数据库hive实战的更多相关文章

  1. 大数据开发实战:离线大数据处理的主要技术--Hive,概念,SQL,Hive数据库

    1.Hive出现背景 Hive是Facebook开发并贡献给Hadoop开源社区的.它是建立在Hadoop体系架构上的一层SQL抽象,使得数据相关人员使用他们最为熟悉的SQL语言就可以进行海量数据的处 ...

  2. python操作三大主流数据库(10)python操作mongodb数据库④mongodb新闻项目实战

    python操作mongodb数据库④mongodb新闻项目实战 参考文档:http://flask-mongoengine.readthedocs.io/en/latest/ 目录: [root@n ...

  3. 大数据开发实战:Hive优化实战3-大表join大表优化

    5.大表join大表优化 如果Hive优化实战2中mapjoin中小表dim_seller很大呢?比如超过了1GB大小?这种就是大表join大表的问题.首先引入一个具体的问题场景,然后基于此介绍各自优 ...

  4. 大数据开发实战:Hive优化实战2-大表join小表优化

    4.大表join小表优化 和join相关的优化主要分为mapjoin可以解决的优化(即大表join小表)和mapjoin无法解决的优化(即大表join大表),前者相对容易解决,后者较难,比较麻烦. 首 ...

  5. 大数据开发实战:Hive优化实战1-数据倾斜及join无关的优化

    Hive SQL的各种优化方法基本 都和数据倾斜密切相关. Hive的优化分为join相关的优化和join无关的优化,从项目的实际来说,join相关的优化占了Hive优化的大部分内容,而join相关的 ...

  6. 大数据开发实战:Hive表DDL和DML

    1.Hive 表 DDL 1.1.创建表 Hive中创建表的完整语法如下: CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS]  table_name [ (col_nam ...

  7. Django-Multitenant,分布式多租户数据库项目实战(Python/Django+Postgres+Citus)

    Python/Django 支持分布式多租户数据库,如 Postgres+Citus. 通过将租户上下文添加到您的查询来实现轻松横向扩展,使数据库(例如 Citus)能够有效地将查询路由到正确的数据库 ...

  8. 【Python实战】使用Python连接Teradata数据库???未完成

    1.安装Python 方法详见:[Python 05]Python开发环境搭建 2.安装Teradata客户端ODBC驱动 安装包地址:TTU下载地址 (1)安装TeraGSS和tdicu(ODBC依 ...

  9. 【python接口自动化】- 对接各大数据库

    相信很多小伙伴在使用python进行自动化测试的时候,都会涉及到数据库数据校验的问题,在前面的随笔中就已经有讲过连接mysql的使用,今天给大家汇总一下python对接几大常用的数据库操作的方法!众所 ...

随机推荐

  1. Python--oop面向对象的学习1

    类和对象的成员分析 ·类和对象都可以存储成员,成员可以归类为所有,也可以归对象所有 ·类存储成员时使用的是与类关联的一个对象 ·独享存储成员时存储在当前对象中 ·对象访问一个成员,如果对象中没有该成员 ...

  2. masonry中的make,remake,update

    - (void)viewDidLoad { [super viewDidLoad]; self.navigationController.navigationBar.translucent = NO; ...

  3. 《机器学习_07_01_svm_硬间隔支持向量机与SMO》

    一.简介 支持向量机(svm)的想法与前面介绍的感知机模型类似,找一个超平面将正负样本分开,但svm的想法要更深入了一步,它要求正负样本中离超平面最近的点的距离要尽可能的大,所以svm模型建模可以分为 ...

  4. zabbix 自动发现主机并关联模板

    一.自动发现添加主机 1.利用agent自动发现主机 Configuration - Discovery -Create discovery rule 2.将自动发现的主机关联模板 Configura ...

  5. HTML中id与name的通俗区别

    转自:https://blog.csdn.net/qq_35038153/article/details/70215356 https://zhidao.baidu.com/question/7582 ...

  6. Spring @Required 注释

    @Required 注释应用于 bean 属性的 setter 方法,它表明受影响的 bean 属性在配置时必须放在 XML 配置文件中,否则容器就会抛出一个BeanInitializationExc ...

  7. 测试工程中引入Masonry记录

    测试工程中需要引入Masonry,在进行添加新库时发现了几个问题,记录如下,方便有相同问题的朋友查找解决:   1,podfile中添加 pod ‘Masonry’ 后,pod install --v ...

  8. zoj3997网络流+数学

    题目大意就是每个人都有自己喜欢的座位编号,喜欢的编号是要x的倍数就好,(1<=x<=10)一共10种情况,每种情况的人的数目不一样. 给你一个n,代表有编号1-n这n个座位,问最多能满足多 ...

  9. vscode环境配置(一)——C Program运行

    ctrl + shift +p 打开应用商店 搜索 C/C++  和 Code Runner(一键编译运行)  

  10. ASCII码排序(hdu2000)

    思考:字符串的输入中是不包含空格的,所以可以用scanf_s("%字符类型占位符",&变量名,整型参数)来输入字符串. 因为scanf_s()函数的输入一遇到空格就会停止输 ...