hive中怎么执行python脚本

在Hive中直接执行Python脚本并不是标准操作，因为Hive是一个基于SQL的数据仓库工具，并非用于运行通用的脚本语言如Python。但是，你可以通过以下几种间接的方式来利用Python处理Hive数据：

1. **UDF (User Defined Function)**: 可以编写Python UDF（用户自定义函数），然后在Hive SQL查询中调用。首先，你需要将Python UDF打包成JAR文件，然后在Hive中注册这个JAR。

ADD JAR /path/to/python_udf.jar;
CREATE TEMPORARY FUNCTION my_python_func AS 'com.example.MyPythonUDF';

在查询中使用`my_python_func`：

SELECT my_python_func(column) FROM table;

2. **MapReduce jobs**: 如果你需要在Hadoop集群上运行复杂的Python脚本，可以编写一个MapReduce job，将Hive数据作为输入，然后使用Hadoop Streaming或者其他工具将结果返回给Hive。

3. **Hive to Python workflow**: 另一种方式是在Hive查询后，将数据导出到HDFS或其他存储系统，然后在Python环境中读取并分析数据，最后再将处理后的结果导入回Hive。

不过，以上方法都涉及到额外的工作流管理和环境配置，如果你只是想在Hive环境中进行简单的Python计算，那么可能更适合使用内置的SQL功能或者其他的Hadoop生态系统工具，比如Pig、Spark等。