superset连接hadoop hive 2
时间: 2023-06-19 09:06:58 浏览: 63
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。
相关问题
superset中连接hive表进行查询是使用MapReduce计算方式吗
在Superset中连接Hive表进行查询时,Hive底层实现使用的计算方式取决于查询语句中使用的引擎。Hive支持多种计算引擎,包括MapReduce、Tez、Spark等。
在早期版本的Hive中,默认使用MapReduce作为计算引擎。MapReduce是一种分布式计算框架,它可以将一个大的计算任务分成多个小的子任务,分布式地在集群中运行,最后将结果合并。在MapReduce中,数据先被分割成小块,然后每个计算节点对这些小块进行计算,最后将结果合并为一个整体结果。因此,MapReduce非常适合处理大型数据集。
但是,随着Hadoop生态系统的发展,Hive也支持了更多的计算引擎,例如Tez和Spark。这些新的计算引擎相比MapReduce有更好的性能和更高的运行效率,能够更快地处理数据。因此,在使用Superset连接Hive表进行查询时,我们可以根据数据特点和查询需求选择适合的计算引擎。
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。