hive调用python，hive调用后没有执行hive hook

python执行hql语句怎么写

Python命令行交互友好，你输入一个语句执行，它会马上给你执行这个语句的结果。运行Python代码cmd窗口中，输入python后，进入python交互式命令行。

下面我们就为大家介绍一下python的基本语句。

Python 语句是给解释器执行的指令，一条 Python 语句包含类似于如下的表达式，你可以将 Python 语句堪称解释器解释表达式并将其结果存储在变量中的指令。

其基本形式为：（推荐学习：Python视频教程）while 判断条件： 执行语句？执行语句可以是单个语句或语句块。判断条件可以是任何表达式，任何非零、或非空（null）的值均为true。当判断条件假false时，循环结束。

python while循环语句：我们移动input和if语句到while循环中，在while循环前，设置变量running为True。首先，我们检测变量running是否为True，然后往下执行相应的while块。

相关问答

Q1: hive导入到clickhouse的几种方式总结

1、主要说下安装过程。说明文档里说的 bin/logstash-plugin install logstash-output-clickhouse 方式，没有安装成功，所以只能自己编译安装。

2、从本地文件系统中导入数据到Hive表；从HDFS上导入数据到Hive表；在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中。

3、数据可视化，先要理解数据，再去掌握可视化的方法，这样才能实现高效的数据可视化。在设计时，你可能会遇到以下几种常见的数据类型：量性：数据是可以计量的，所有的值都是数字离散型：数字类数据可能在有限范围内取值。

4、ClickHouse 目前也已经比较稳定的支持了 bitmap 数据结构，为基于 bitmap 的用户分群实现提供了基础。

5、思迈特软件Smartbi小到填报、查询、部署、集成，大到可视化大屏、dashboard驾驶舱，应有尽有，功能很强大。最重要的是，因为这个工具，整个公司的数据架构都可以变得规范，下一步就是构建企业的大数据平台了。

Q2: Hive优化的十大方法

1、现在使用此表执行查询应该会导致不同的执行计划由于成本计算和Hive创建的不同执行计划而更快。SQL是一种强大的声明性语言。与其他声明性语言一样，编写SQL语句的方法不止一种。

2、hive.mapjoin.smalltable.filesize=2500000； 默认值是2500000(25M)，通过该配置该属性来确定使用该优化的表的大小，如果表的大小小于此值就会被加载到内存中。

3、方法2：检测到user_id是null时给它赋予一个新值(这个新值由一个字符串(比如我自己给它定一个 hive)加上一个随机数组成)，这样就可以将原来集中的key分散开来，也避免了数据倾斜的风险。

4、CPU占用率高的九种可能防杀毒软件造成故障由于新版的KV、金山、瑞星都加入了对网页、插件、邮件的随机监控，无疑增大了系统负担。

Q3: hive中如何调用python函数

1、HiveServer2和HiveServer1可以在同一个系统上并发运行，共享相同的数据集。这允许您运行HiveServer1以支持使用本机HiveServer1 Thrift绑定的Perl或Python脚本。

2、另外的杀手锏就是 python pandas 和numpy都有 时间处理的函数 可以参考 推荐阅读 https：//segmentfault.com/a/1190000011145901 https：//blog.csdn.net/ly_ysys629/article/details/73822716 下面分别说一下 。

3、读研期间多跟着导师做项目，有些导师手上有很多横向项目，是参与实践的良好途径，其实有人读研期间跟上班一样忙，不要让学校时光虚度。

4、你起的thrift服务确定启好了吗 你先在服务器上看下IP端口是不是开了，而且IP不是Localhost的 如果好了远程肯定可以连上。

5、或者说不能满足你的需求，那么应该怎么办呢？这就需要我们了解，并学习一点编程语言了，最大的优势就在于：它非常强大和灵活。不管是R或者 Python，都有很多包供我们调用，同时也可以自定义函数，实现我们的某些需求。

6、Java在PaaS和SaaS层都有非常多的实践和应用，如果你有Java基础，可以继续学好Java。如果你没有Java基础，又想往大数据技术方向发展，那么你或许可以考虑把Python作为你的First language。

Q4: python连接hive的时候必须要依赖sasl类库吗

1、之所以选择基于Linux系统用Python连接hive，是因为在window下会出现Hadoop认证失败的问题。

2、Python的数据可视化第三方库 Python正慢慢地成为数据分析、数据挖掘领域的主流语言之一。在Python的生态里，很多开发者们提供了非常丰富的、用于各种场景的数据可视化第三方库。

3、在使用Python连接hive之前，需要将hive安装包下的lib/py中的文件拷贝到python的sys.path中的site-packages下，否则引入对应的包会报错，这个是使用hive提供的Python接口来调用hive客户端。

4、Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。

5、【大数据】需要学习的课程：大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。大数据实时计自算阶段：Mahout、Spark、storm。大数据zd数据采集阶段：Python、Scala。

Q5: 在hive查询中使用变量

1、SELECT *FROM mytableWHERE mycolumn RLIKE [0-9]{5，}；在这个查询中，我们使用RLIKE操作符来匹配包含至少5个连续数字的字段。你可以根据需要修改查询以满足你的需求。请注意，这只适用于Hive 0.13及更高版本。

2、表：Hive 数据库中包含表，这些表用于存储数据。表的结构在创建时定义，通常使用 HiveQL 创建。分区：表可以分成分区以提高查询性能。分区是表的子集，根据一个或多个列的值进行划分。

3、承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF。实现initialize， process， close三个方法 UDTF首先会调用initialize方法，此方法返回UDTF的返回行的信息（返回个数，类型）。

4、在所有的数据库相关的命令中，都可以使用SCHEMA这个关键字来替代关键字TABLE。

5、create temporary function my_lower as com.example.hive.udf.Lower；上面主要描述了实现一个udf的过程，首先自然是实现一个UDF函数，然后编译为jar并加入到hive的classpath中，最后创建一个临时变量名字让hive中调用。

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