python读写hive数据，python写入hive

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windows下怎么用python连接hive数据库

1、python 连接mysql数据库需要 Python interface to Mysql包，包名为 MySQL-python ，PyPI上现在到了5版本。

2、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。

3、首先，在Windows系统上安装 Python，然后才能运行，可以按如下步骤进行。首先，登录 https：// 页面，可以在该页面上看到两类下载链接，分别是 Python x 和 Python x 版本。

4、Connect() 方法用于创建数据库的连接，里面可以指定参数：用户名，密码，主机等信息。这只是连接到了数据库，要想操作数据库需要创建游标。 cur = conn.cursor() 通过获取到的数据库连接conn下的cursor()方法来创建游标。

5、连接到数据库调用connect方法并传入ODBC连接字符串，其会返回一个connect对象。通过connect对象，调用cursor()方法，可以获取一个游标cursor。

6、我们使用Python的时候经常需要使用到第三方库，但是网络上的库有时候难以寻找，所以我们使用命令来安装。首先打开cmd。输入安装python的路径。并且键入命令，此处以安装requests为例子。然后可以看到正在下载并且安装。安装成功。

Q1: Hive优化的十大方法

分区裁剪就是在查询时只读需要的分区。Hive中与分区裁剪优化相关的则是 hive.optimize.pruner ，默认是 true 。

解决方法2 ：赋与空值新的key值结论：方法2比方法1效率更好，不但io少了，而且作业数也少了。解决方法1中 log读取两次，job是2。解决方法2中 job数是1 。

join连接时的优化：当三个或多个以上的表进行join操作时，如果每个on使用相同的字段连接时只会产生一个mapreduce。join连接时的优化：当多个表进行查询时，从左到右表的大小顺序应该是从小到大。

自己动手写sql解决数据倾斜问题是个不错的选择。set hive.groupby.skewindata=true；这是通用的算法优化，但算法优化总是漠视业务，习惯性提供通用的解决方法。

对Hive表进行压缩是常见的优化手段，一些存储方式自带压缩选择，比如SEQUENCEFILE支持三种压缩选择：NONE，RECORD，BLOCK。Record压缩率低，一般建议使用BLOCK压缩； ORC支持三种压缩选择：NONE，ZLIB，SNAPPY。

矢量化查询执行通过一次批量执行1024行而不是每行一行来提高扫描，聚合，过滤器和连接等操作的性能。

Q2: hive调python是在什么阶段

hivecreate table record(da string)；hiveload data inpath /source_data/日志文件 into table record；这样每一行日志就存放到da中，下步就是调用python脚本对da中的字符串进行解析。

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。

大部分是这样的，首先把hive 根目录下的$HIVE_HOME/lib/py拷贝到 python 的库中，也就是 site-package 中，或者干脆把新写的 python 代码和拷贝的 py 库放在同一个目录下，然后用这个目录下提供的 thrift 接口调用。

Q3: 如何将hive查询结果导出成txt文件

1、第一种方法：用hive -e命令第二种方法：使用重定向问题：由于我的数据里可能含有英文逗号，。再以逗号分割字段，在后续导入csv的过程中可能遇到问题。

2、．将查询的结果导出到本地 2．将查询的结果格式化导出到本地 3．将查询的结果导出到HDFS上(没有local)基本语法：（hive -f/-e 执行语句或者脚本 file）后续...。

3、此外也尝试使用HIVE -E的方法，再通过sed s/x01/，/g命令进行文件过滤。两种效果均不是很理想，究其原因，主要是两种方法导出的文件都不是标准CSV。

4、把源文件，用editplus等编辑软件打开，将文件转换为urf-8格式，保存。再重新导入到hive表中，问题解决。

5、TEXTFILE默认格式，数据不做压缩，磁盘开销大，数据解析开销大。可结合Gzip、Bzip2使用(系统自动检查，执行查询时自动解压)，但使用这种方式，hive不会对数据进行切分，从而无法对数据进行并行操作。

Q4: 大数据分析师这个职业怎么样?

1、数据分析师是一个相对新兴的职业，因此发展空间非常大。他们可以在各个行业中找到工作，从金融领域的风险管理到市场营销活动的数据分析。

2、薪资待遇优：由于需求度高，数据分析师薪资待遇一般较为优厚，而且随着经验的积累，薪资待遇也会不断提高。职业发展前景广：数据分析师是一个新兴职业，职业发展前景广阔。

3、主动性强，有较强的责任心，积极向上的工作态度，有团队协作精神。能力素养：良好的分析、归纳和总结能力，善于分析、解决实际问题；主动性强，有较强的责任心，积极向上的工作态度，有团队协作精神。

4、高需求行业：数据分析师在许多不同行业中都有广泛的就业机会，包括金融、医疗保健、零售、制造业、科技、咨询等。这些行业都需要专业的数据分析师来解读和利用数据，做出战略性的决策。

5、数据分析师的前景是非常好的。人才需求旺盛，就业机会多，且不容易被随便取代。

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