windows环境下,python+impyla+hive2

本文介绍了在Windows环境中,使用Python通过impyla库连接Hive2服务器的详细步骤,包括配置Hiveserver2和解决连接过程中的问题。主要内容涉及修改hdfs-site.xml、core-site.xml、hive-site.xml配置文件,启动Hiverserver2,以及使用Beeline验证连接,并给出了遇到的权限问题解决方案和Python连接Hive的代码示例。

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写在前面:我的需求是使用python连接hive数据库,读取数据库中的数据。首先,我自己搭建了hadoop集群,包含三个节点,安装了hive数据库,导入了一些数据。在这过程中,遇到了很多错误,查找了很多文档,现在简单整理一下思路方便以后查找。

1.环境说明:

win10

python编译器:PyCharm

集群环境:

      CentOS 6.7

      hadoop 2.7.3

      hive 2.3.2

2.大致步骤

总体来说分为两个步骤。(1)配置hiveserver2(2)基于implay连接hive数据库,读取数据

2.1配置hiveserver2

(1)修改hdfs-site.xml、core-site.xml、hive-site.xml。分别在这三个配置文件中添加如下内容:

hdfs-site.xml:表示启用 webhdfs

<property>
     <name>dfs.webhdfs.enabled</name>
     <value>true</value>
</property>

core-site.xml:

<property>
        <name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>
        <value>*</value>
 </property>
<property>
        <name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>
### 使用 Python 结合 Spark Hive 的数据分析方法 通过 PySpark,可以实现 Python 与 Apache Spark 的无缝集成。PySpark 提供了一个用于分布式计算的强大框架,能够高效处理大规模数据集。当结合 Hive 时,可以通过 Spark SQL 访问存储在 Hive 中的数据并对其进行查询分析。 以下是具体的方法: #### 1. 配置环境 为了使 Python 能够与 Spark Hive 协同工作,需确保以下条件满足: - 安装好 Hadoop 并配置集群。 - 在第一台机器的 `hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/` 目录下初始化 NameNode 文件系统[^3]。 - 下载并安装 Spark,并设置 SPARK_HOME 环境变量。 - 同时需要下载 PySpark 库并通过 pip 或 conda 安装到本地环境中。 #### 2. 创建 SparkSession 对象 要访问 Hive 表中的数据,首先需要创建一个支持 Hive 功能的 SparkSession 实例。这一步骤允许 Spark SQL 查询直接操作 Hive 数据库表。 ```python from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder \ .appName("Python with Spark and Hive") \ .enableHiveSupport() \ .getOrCreate() ``` 上述代码片段展示了如何构建带有 Hive 支持功能的 SparkSession[^2]。 #### 3. 执行 HiveQL 查询语句 一旦建立了 SparkSession,就可以像平常一样运行标准的 HiveQL 命令来读取或者写入数据至 Hive 表中。 ```python df = spark.sql("SELECT * FROM your_hive_table LIMIT 10") df.show() ``` 此部分利用了 Spark SQL 来加载来自 Hive 的结构化数据,并将其转换成 DataFrame 形式以便进一步加工处理。 #### 4. 处理复杂数据类型 对于更复杂的场景,比如涉及嵌套数组或其他高级别的 JSON 文档,则应考虑采用适合这些情况下的特定编码方式。例如,在定义模式时可以选择 ArrayType, MapType 等复合型字段描述符。 #### 5. 将结果保存回 Hive 完成所有必要的变换之后,还可以把最终的结果存回到新的 Hive 表里去。 ```python new_df.write.saveAsTable('your_new_hive_table') ``` 以上步骤说明了怎样借助于 Python 编程语言配合 Spark 工具包来进行基于 Hive 存储的大规模数据挖掘任务。 #### 注意事项 需要注意的是版本兼容性问题;这里假设使用的 Python 版本至少为 3.x ,而 Spark 及其组件也应当保持最新稳定发行版状态以获得最佳性能表现。
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