hive python

Hive和Python在数据分析中可以发挥各自的优势。Hive SQL可以作为Python的数据源，Python可以使用Hive SQL进行数据的预处理和清洗操作。Python可以利用强大的机器学习库进行数据分析和建模，同时也适合进行科学计算。 Python脚本的编写简单，无需编译即可执行，这使得Python在数据分析领域非常受欢迎。

然而，需要注意的是，Python脚本对数据处理的健壮性可能相对较差。有些边界条件可能没有考虑到，导致Python脚本出现异常。因此，在使用Hive和Python进行数据分析时，需要仔细处理异常情况，确保代码的健壮性和可靠性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [hive+python数据分析入门](https://blog.csdn.net/weixin_34081595/article/details/91904857)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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