使用Python将Hive数据读取到Pandas

最新推荐文章于 2024-03-03 09:15:00 发布

CodeSpark

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本文详细介绍了如何使用Python的pyhive库连接Hive数据库，并将数据导入Pandas DataFrame进行分析。首先，通过pip安装必要的库，然后建立Hive连接，执行查询，最后将查询结果转换为Pandas DataFrame，便于进一步的数据处理。

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在数据分析和处理过程中，经常需要从Hive数据库中读取数据并进行进一步的分析。Python提供了强大的库和工具，使我们能够方便地将Hive中的数据导入到Pandas中进行处理。本文将介绍如何使用Python编程实现这一过程。

首先，我们需要安装必要的库。在Python中，我们可以使用pyhive库来连接Hive数据库，并使用pandas库进行数据处理。我们可以使用pip命令来安装这些库：

pip install pyhive
pip install pandas

安装完成后，我们可以开始编写代码。首先，我们需要建立与Hive数据库的连接。在pyhive库中，我们可以使用Hive连接器来连接Hive数据库。下面是一个示例代码：

from pyhive import hive

# 建立与Hive的连接
conn = hive.Connection(host=

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python读取hive 到 pandas

yy的博客

11-09

1114

代码 from pyhive import hive # 脚本目录用python从hive表中读取表ods_tx3 中列名为 'number' 的列的数据,获取唯一值即 number的集合. ''' pip install sasl pip install thrift pip install thrift-sasl pip install PyHive ''' ''' 报错: thrift.transport.TTransport.TTransportException: TSocke...

python读取hive数据库

qq_24173131的博客

11-11

2466

其中sasl安装较为麻烦一点，在Linux下直接安装可能会出现sasl.h头文件丢失问题，原因是sasl的源码已经许久没有维护了，代码结构与现有的代码结构不一样，下面分别给出win及Linux下的安装方法。首先是配置相关的环境及使用的库。如果存在sasl.h头文件问题，可以通过pip安装libsasl2-dev包，再安装sasl。下载好相关库后，我们直接上代码。，版本选择适合自己的即可。注意不要漏装，否则报错。

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使用python&pandas读取hive数据

李谦的博客

12-11

8498

0 引子最近需要在python服务端实现读取hive数据的功能，本以为会比较容易实现，结果因为需要同时支持在Linux（部署）和windowns（开发）上运行，稍微费了一番功夫查询和尝试。 1 支持hive的第三方包在网上稍微搜索了一下，支持python连接到hive的第三方包有pyhive、pshs2、impala。 GitHub参考链接 pyhive => https://gith...

python 操作hive pandas 读写hive

达达的博客

07-21

9202

安装准备 python 3.7.2 bit_array thriftpy pure_sasl thirft-sasl==0.2.1(注意一定要用这个版本，并且去除依赖) impyla 执行sql from impala.dbapi import connect conn = connect(host='', port=10000, database='',auth_mechanism='PLAIN') cur = conn.cursor() cur.execute("show tables") 读取数

pandas读取hive配置教程

qq_43662627的博客

08-03

2036

之所以要使用pandas读取hive的数据，是在于pandas的数据处理能力很强，当然也可以使用sparksql处理，但如果要使用结果图表展示的话，建议还是使用pandas，当然如果上到集群的层面，sparksql是比较好的选择废话少说，上代码 ** @[toc] 1. 安装依赖` ** pip install pyhive pip install thrift pip install sasl pip install thrift_sasl 如果你是就会发现sasl安装失败，如果你在windows平台

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831

import pandas as pd import re from impala.dbapi import connect from impala.util import as_pandas from impala.dbapi import connect import json,sys from datetime import datetime conn=connect(host='127.0.0.1', port=21050, database='ods',timeout = 30) cursor=

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