1.直接执行.sql脚本 import numpy as np import pandas as pd import lightgbm as lgb from pandas import DataFrame from sklearn.model_selection import train_test_split from io import StringIO import gc import sys import os hive_cmd = "hive -f ./sql/sql.sql"

Beeline里面执行hive脚本函数nvl2()与replace()报错 写脚本的时候是在impala里面执行的,都正常,但是转换为调度的时候是在beeline里面执行的 就会有问题了. 详情如下: replace函数: (去掉字符串里面所有空格) select replace(' hell o wor d ',' ',''); impala执行命令: select replace(' hell o wor d ',' ',''); impala执行结果为:  helloworld beeli

最近工作需求中 有遇到这个情况  在web端获取配置文件内容 及 往shell 脚本中动态传入参数 执行shell脚本这个有多种方法   最后还是选择了subprocess这个python标准库 subprocess这个模块可以非常方便的启动一个子进程,并且控制其输入和输出 Class Popen(args,bufsize = 0,executable=None,            stdin =None,stdout =None,stderr =None,            preex

Oozie执行hive,传入参数1. 新建一个workflow 2. 拖入一个hive2 3. hive脚本如下 CREATE TABLE IF NOT EXISTS spider_tmp.org_invest_fund_${date} ( `id` int, `info_id` int, `company` string, `company_url` string, `legal_person` string, `reg_capital` string, `establish_date` st

Hive执行方式 Hive的hql命令执行方式有三种: 1.CLI 方式直接执行 2.作为字符串通过shell调用hive –e执行(-S开启静默,去掉"OK","Time taken") 3.作为独立文件,通过shell调用 hive –f或hive –i执行执行 方式1 键入"hive",启动hive的cli交互模式.Set可以查看所有环境设置参数,并可以重设.其他命令如, Use database 选择库 quit/exit 退出Hive的

文章来自http://www.cnblogs.com/hark0623/p/4174641.html 转发请注明 有时候执行表联查的时候总会出现没有权限写文件的情况. 这个时候使用sudo -H hive hive -e "select * from tbl1 join tbl2 on tbl1.field = tbl2.field"即可

import os import shutil import subprocess #拷贝文件 def copyFile(srcFile, dstFile): #检查源文件是否存在 if not os.path.isfile(srcFile): print('%s not exist' % srcFile) return False #如果目的路径不存在创建目录 fpath, fname = os.path.split(dstFile) if not os.path.exists(fpath):

python执行shell脚本常用的方法 import os val=os.system("shell语句")  >>> val=os.system("more /tmp/web.access.log |grep 222.132.79.77 -wc")826>>> print val0 val=os.popen("shell语句").read()  val=可以获取返回值 >>> val=os

最近要获取服务器各种参数,包括cpu.内存.磁盘.型号等信息.试用了Hyperic HQ.Nagios和Snmp,它们功能都挺强大的,但是于需求不是太符,亦或者太heavy. 于是乎想到用python执行shell获取这些信息,python执行shell脚本有以下三种方法: 1. os.system() os.system('ls')#返回结果0或者1,不能得到命令的输出 2. os.popen() output = os.popen('ls') print output.read()#打印出的

    今天在看oozie时发现能在hue中执行hive 脚本,主要是hue 和 oozie结合使用,下面介绍下怎么使用的,挺恶心的,哈哈(在这里就不哔哔了) 提交oozie定时作业 1.进入hue界面,点击workflows工作流,编辑workflows 2.创建工作流 本文以hive2作业sql任务为例,拖拽hive2到action区域. 3.创建sql脚本,主要就是随随便便创建个表玩玩,别烦我哦 CREATE TABLE if NOT EXISTS dw_serv_checi_query_

linux: python执行shell脚本常用的方法 import os val=os.system("shell语句")  >>> val=os.system("more /tmp/web.access.log |grep 222.132.79.77 -wc")826>>> print val0 val=os.popen("shell语句").read()  val=可以获取返回值 >>>

1. 文件锁 脚本启动前检查特定文件是否存在,不存在就启动并新建文件,脚本结束后删掉特定文件. 通过文件的判断来确定脚本是否正在执行. 方法实现也比较简单,这里以python脚本为例 #coding=utf-8 # # 文件锁脚本测试 # import os #操作系统 import time lockfilepath = "/opt/lock.txt"; #判断文件是否存在 if os.path.exists(lockfilepath): #文件存在,说明脚本正在执行 print(&

Hadoop生态圈-Azkaban实现hive脚本执行 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本篇博客中在HDFS分布式系统取的数据,而这个数据的是有之前我通过MapReduce生产的数据,详情请参考:https://www.cnblogs.com/yinzhengjie/p/9233393.html   1>.创建job文件 use yinzhengjie; create table if not exists az_wc(word string, count in

java执行脚本 import java.io.*; import java.text.DateFormat; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Arrays; import java.util.Date; /** * @Auther:liDeHui * @Date: 2019/7/11 14:23 * @Description:TODO * String start_time,String end_time,String c

hive脚本的执行方式 hive脚本的执行方式大致有三种: hive控制台执行: hive -e "SQL"执行: hive -f SQL文件执行:参考hive用法: usage: hive -d,--define <key=value> Variable subsitution to apply to hive commands. e.g. -d A=B or --define A=B --database <databasename> Specify the

python注释.脚本参数.字节码 --道心 python安装 1.下载安装包 https://www.python.org/downloads/ 2.安装 默认安装路径:C:\python27 3.配置环境变量 [右键计算机]-->[属性]-->[高级系统设置]-->[高级]-->[环境变量]-->[在第二个内容框中找到 变量名为Path 的一行,双击] --> [Python安装目录追加到变值值中,用 : 分割] 如:原来的值;C:\python27,切记前面有分号

Info: 初步学习,难免会有疏漏,以后我会不断修改补全,直到完美.转载请注明出处,谢谢. 2014-10-11: 初版 2014-10-16: 完善 -------------------------------------------- MonkeyRunner环境配置好以后,启动模拟器,写了个最简单的脚本. ''' Created on Oct 11, 2014 @author: deldong ''' print 'before execution' # Imports the monk

Python数据库备份脚本 #!/usr/bin/env python # author: liudong # -*- coding: utf-8 -*- # filename: db_bak.py import os import time import string import urllib,sys,urllib,json,smtplib from email.mime.text import MIMEText mailto_list=['liudong@philisense.com']

是在reduce阶段报的错误,详细错误信息是 朱传豪 19:04:48 Diagnostic Messages for this Task: Error: java.lang.RuntimeException: Error in configuring object at org.apache.hadoop.util.ReflectionUtils.setJobConf(ReflectionUtils.java:109) at org.apache.hadoop.util.ReflectionU

最近遇到了一个问题,就是python代码调用shell脚本时,发现输入输出的文件,总是和自己预想的有偏差,但是单独在linux下执行命令的时候,却没有错误.后来发现是相对路径的问题,因为执行python文件的时候,会有一个工作目录,而执行shell脚本的时候,又会有一个工作目录,这样就很容易混淆.最好的办法:在执行shell脚本时,将目录切换到shell脚本下: cmd = '/home/usr/asdasd/' os.system(cmd) 这样问题就解决了.