使用python脚本读取hive数据
时间: 2023-05-24 22:02:54 浏览: 251
A:
1. 安装pyhive和thrift库
```
pip install pyhive
pip install thrift
```
2. 创建连接
```
from pyhive import hive
# 创建连接
conn = hive.Connection(host='', port='', username='', password='', database='', auth='LDAP')
```
3. 执行SQL语句并获取结果
```
# 创建游标
cur = conn.cursor()
# 执行SQL语句
cur.execute("SELECT * FROM my_table")
# 获取结果并打印
for row in cur.fetchall():
print(row)
# 关闭游标
cur.close()
# 关闭连接
conn.close()
```
注意:在连接时,需要添加host、port、username、password、database等参数,具体参数值要根据实际情况填写。另外,使用LDAP协议进行认证,可以更加安全地访问Hive数据库。
相关问题
用python写一个读取oracle表结构生成hive建表语句的脚本
可以使用Python中的cx_Oracle模块连接Oracle数据库,然后使用Oracle的元数据查询语句获取表结构信息,最后生成Hive建表语句。
以下是一个简单的脚本示例:
```python
import cx_Oracle
# 连接Oracle数据库
conn = cx_Oracle.connect('username/password@host:port/sid')
# 获取表结构信息
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT column_name, data_type FROM all_tab_columns WHERE table_name = 'TABLE_NAME'")
# 生成Hive建表语句
hive_sql = "CREATE TABLE table_name ("
for column_name, data_type in cursor:
hive_sql += f"{column_name} {data_type}, "
hive_sql = hive_sql[:-2] + ")"
print(hive_sql)
# 关闭连接
cursor.close()
conn.close()
```
需要替换其中的 `username`、`password`、`host`、`port`、`sid`、`TABLE_NAME` 等信息。同时,该脚本只考虑了表的列名和数据类型,如果需要更多的表结构信息,可以修改查询语句并在生成Hive建表语句时添加对应的字段。
python request获取响应数据存储到hive表 python spark 代码
要将Python requests获取到的响应数据存储到Hive表中,可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先需要安装好PyHive库,可以使用pip命令进行安装:
```
pip install pyhive
```
2. 在Python脚本中使用requests库发送请求,获取到响应数据。例如,假设我们要获取一个API的响应数据:
```
import requests
url = 'https://example.com/api/data'
response = requests.get(url)
data = response.json()
```
上述代码中,我们使用requests库发送了一个GET请求,获取了一个API的响应数据,并将响应数据转换为JSON格式保存在data变量中。
3. 将响应数据存储到Hive表中,可以使用PyHive库连接到Hive服务器,并执行INSERT语句将数据存储到表中。例如,假设我们有一个名为 `my_table` 的Hive表,表中有两个字段 `col1` 和 `col2`,我们要将上面获取到的响应数据存储到这个表中:
```
from pyhive import hive
conn = hive.connect(host='my-hive-server', port=10000, username='my-username', password='my-password', database='my-database')
cursor = conn.cursor()
for item in data:
cursor.execute("INSERT INTO my_table (col1, col2) VALUES (%s, %s)", (item['field1'], item['field2']))
cursor.close()
conn.close()
```
上述代码中,我们使用PyHive库连接到Hive服务器,并创建了一个游标,然后遍历获取到的响应数据,执行INSERT语句将数据插入到Hive表中。
4. 用PySpark读取Hive表中的数据并进行处理:
```
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("MyApp").enableHiveSupport().getOrCreate()
df = spark.sql("SELECT * FROM my_table")
# 对数据进行处理
df.show()
```
上述代码中,我们使用PySpark连接到Hive服务器,并创建了一个SparkSession。然后使用 `spark.sql` 方法读取Hive表中的数据,将数据存储在Spark DataFrame中,然后对数据进行处理,例如使用 `show` 方法显示数据。
注意:在上述代码中,需要将 `my-hive-server`、`my-username`、`my-password`、`my-database`、`my_table` 等参数替换为实际的值。另外,要根据响应数据的格式和表结构的要求,修改INSERT语句中的字段名和值,以及Spark代码中的表名和数据处理部分的代码。
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