superset如何连接hive数据源

Superset可以通过PyHive和Impyla两个Python库连接到Hive数据源。在连接Hive之前，你需要确保已经安装了这两个库。然后，在Superset的“Sources”菜单下，选择“Hive”，填写以下信息来配置Hive数据源：

1. “SQL Alchemy URI”：这是连接Hive的URL，格式为“hive://<username>:<password>@<host>:<port>/<database>”。
2. “Hive Server 2 Transport Mode”：这是连接Hive的传输模式，可以选择“Binary”或“HTTP”。
3. “Hive Configuration”：这是一组Hive配置属性，可以根据需要设置。

完成配置后，点击“Test Connection”测试连接是否成功。如果成功，你就可以在Superset中使用Hive数据源了。

相关问题

superset连接hadoop hive 2

Superset是一个数据可视化和探索平台，可以连接多种数据源，包括Hadoop Hive。

要连接Hadoop Hive，需要做以下几个步骤：

1. 安装PyHive和Presto客户端驱动程序

pip install pyhive
pip install thrift
pip install sasl
pip install thrift_sasl
pip install PyPresto

2. 在Superset中添加Hadoop Hive数据源

在Superset中，点击“数据源”按钮，然后选择“添加数据源”，在下拉列表中选择“Hadoop Hive”。

在这里，您需要输入以下信息：

- 名称：给数据源起一个名称
- 主机：Hadoop Hive服务的主机名或IP地址
- 端口：Hadoop Hive服务的端口号，默认为10000
- 数据库名称：要连接的Hadoop Hive数据库的名称
- 身份验证：选择“无”或“用户名密码”身份验证方式
- 用户名：如果启用了身份验证，则需要提供用户名
- 密码：如果启用了身份验证，则需要提供密码

3. 测试连接

在完成数据源的配置后，可以点击“测试连接”按钮来测试是否能够成功连接到Hadoop Hive数据库。

如果一切正常，Superset将显示一个成功的消息，表示已经成功连接到Hadoop Hive。

现在，您可以使用Superset来执行查询和创建可视化图表了。

superset实现hive的可视化

Superset是一个开源的数据可视化工具，可以用于可视化各种数据源，包括Hive。Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库工具，用于处理大规模的结构化和非结构化数据。

通过superset可以连接Hive数据库，并使用其可视化功能来探索和分析Hive中的数据。首先，需要在superset中配置一个Hive数据源，提供Hive数据库的连接信息，比如主机名、用户名、密码等。一旦连接成功，就可以开始在superset中创建仪表盘、图表和可视化报表。

在superset中使用Hive数据库进行可视化需要了解Hive的表结构和数据。可以浏览Hive中的表、列和分区，并选择需要的数据进行可视化。可以使用superset的查询编辑器来编写和执行Hive查询，并将查询结果用于生成各种图表和仪表盘。

superset支持多种可视化图表类型，比如柱状图、饼图、线图等。可以根据需要选择适当的图表类型，并对图表进行样式和布局的调整，以便更好地展示和分析Hive数据。

除了可视化功能，superset还提供数据切片和过滤、仪表盘共享和嵌入、数据导出和分享等功能，可大大提升对Hive数据的可视化和分析能力。

综上所述，通过superset可以方便地对Hive数据进行可视化分析，帮助用户更好地理解和利用Hive中存储的数据。它提供了丰富的可视化图表类型和功能，并与Hive数据库无缝集成，为用户提供了一个强大而灵活的工具。