话不多说，直接上代码
from pyhive import hivedef pyhive(hql):
conn = hive.Connection(host='HiveServer2 host', port=10000, database='ods')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(hql)
for result in cursor.fetchall(
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2023-07-20 20:41:26
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1.基本查询全表和特定列查询1)全表查询hive (default)> select * from emp;2)选择特定列查询hive (default)> select empno, ename from emp; 注意: (1)SQL 语言大小写不敏感。 (2)SQL 可以
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2023-05-25 14:26:02
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Hive DQL数据查询 查询语句语法：select [all | distinct] select_expr, select_expr, ...
from table_reference
[where where_condition]
[group by col_list]
[order by col_list]
[cluster by col_list | [distribute by col
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2024-08-02 14:23:23
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目录一、练习数据二、单表查询三、多表连接查询四、综合练习题五、查询优化一、练习数据7369 SMITH CLERK 7902 1980-12-17 00:00:00 800.00 20
7499 ALLEN SALESMAN 7698 1981-02-20 00:00:00 1600.00 300.00 30
7521 WARD SALESMAN 7698 1981-02-22 00:00:00
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2024-08-14 21:58:36
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# 使用Python与Spark查询Hive数据的全流程指南
在大数据时代，使用Spark来查询Hive数据成为了很多开发者的日常任务。如果你刚入行，可能会对这整个过程感到困惑。本文将为你提供一个明确的指南，带你一步步了解如何使用Python通过Spark查询Hive数据。
## 流程概览
为了方便理解，下面是一个简单的步骤表格：
| **步骤** | **操作**
原创
2024-08-17 05:14:43
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hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。Hive的优点是学习成本低，可以通过类似SQL语句实现快速MapReduce统计，使MapReduce变得更加简单，而不必开
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2023-08-01 17:51:53
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在这篇博文中，我们将深入探讨如何使用 Python 进行 Hive API 的数据查询。这一过程将会涉及到一些常见的问题，以及我们是如何解决它们的。通过这个实例，你可以了解到 Hive API 调用的底层逻辑以及如何优化查询效率。
## 问题背景
随着数据量的快速增长，基于 Hive 的数据仓库已成为海量数据处理的重要工具。我们需要能够方便地通过 Python 查询 Hive 数据，然而，在实
我们在SpringMVC框架中使用那个presto查询hive的数据做展示时，发现在table里分页是个不可避免的话题。
建议去掉count
但是尴尬的是 对于海量数据 count的效率是很低的，因为在不加条件的情况下基本上要扫描全表。
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2023-07-17 22:56:41
342阅读
1、数据倾斜概述¶
1.1 什么是数据倾斜？¶
由于数据分布不均匀，造成数据大量的集中到一点，造成数据热点。主要现象是任务进度长时间维持在99%的附近。 1.2 数据倾斜情况¶
查看任务监控页面，发现只有少量 reduce子任务未完成，因为其处理的数据量和其他的reduce差异过大。单一reduce 处理的记录数和平均记录数相差
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2023-11-23 18:07:18
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开始 select查询显示表名查询所有列查询指定列并指定列别名查询集合数据类型列查询Array元素查询Map元素查询Struct元素查询计算列算数运算符运算函数数学函数聚合函数表生成函数Limit函数嵌套select 语句case语句where语句浮点数比较问题模糊匹配likerlikegroup by select首先可以通过desc tablename查看表列信息。hive> desc
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2023-07-14 22:43:48
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Hive 查看表数据条数方法一：在hue界面的hive下找到相应的表,即可看到表的行数和大小等信息。方法二：利用分区来查找，通过计算每个分区的数据量来汇总得到最终的数据量select cout(id) from ods_access where month='12'
union all
select cout(id) from ods_access where month='11'数据量小
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2023-08-31 01:57:44
586阅读
## Python连接Hive并查询数据打印
### 1. 引言
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，为用户提供了类似于SQL的查询语言，使得用户可以通过简单的SQL语句来查询和分析存储在Hadoop集群中的大规模数据。在Python中，我们可以通过一些库来连接Hive并进行数据查询和操作。本文将介绍如何使用Python连接Hive，并通过一个简单的示例代码演示如何查询数据并打印
原创
2024-01-06 06:23:09
181阅读
# Hive 分页查询数据的实现方法
Hive 是一个用于大数据处理的 SQL 类似语言和数据仓库，广泛应用于 Hadoop 生态系统中。随着数据集的不断增大，数据的分页查询已经成为一种常见的需求。在本篇文章中，我们将探讨 Hive 的分页查询方式，并提供代码示例，帮助读者理解如何有效地在 Hive 中实现分页查询。
## 什么是分页查询？
分页查询是一种将查询结果拆分为多个“页”的技术，使
原创
2024-08-13 07:00:10
102阅读
# 如何实现查询hive数据工具
## 概述
在这篇文章中，我将教会你如何实现查询hive数据的工具。作为一名经验丰富的开发者，我将带领你了解整个实现过程，并为每一个步骤提供相应的代码示例和解释。
### 整体流程
首先，让我们看看整个实现过程的流程图：
```mermaid
flowchart TD
Start --> 下载Hive JDBC驱动
下载Hive JDBC驱动
原创
2024-04-03 06:09:43
16阅读
# Hive分区数据查询
Hive是一个开源的数据仓库工具，用于在Hadoop上进行大数据处理和分析。Hive提供了类似于SQL的查询语言，称为HiveQL，可以方便地对存储在Hadoop集群中的数据进行查询和分析。
在Hive中，分区是一种将数据组织成多个目录结构的方式，可以提高查询性能。通过将数据按照某个列的值进行分区，可以将查询限定在特定的分区中，从而减少需要扫描的数据量，提高查询效率。
原创
2024-01-22 10:19:15
49阅读
一、简单数据查询1、whereWHERE + 过滤条件 between/ in / is NULL / IS NOT NULL / > < = ! ... 如果多个存在多个过滤条件 可以用 AND&
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2023-10-03 12:02:32
160阅读
实现"sparksql查询hive数据"的流程及代码示例
# 流程概述
为了实现"sparksql查询hive数据"，我们需要按照以下步骤进行操作：
1. 启动SparkSession：在开始编写SparkSQL查询之前，我们需要启动一个SparkSession对象，该对象将作为与Spark交互的入口点。
2. 连接Hive：我们需要使用SparkSession连接到Hive，以便能够执行
原创
2024-01-03 06:59:26
285阅读
# 远程查询Hive数据
Hive是一个基于Hadoop的数仓系统，广泛用于大数据分析。它提供了一种类SQL的查询语言（HiveQL），能够对存储在Hadoop HDFS中的大规模数据集进行提取、变换和加载（ETL）操作。在大数据时代，实时查询和分析数据变得至关重要，而“远程查询Hive数据”则是实现这一目标的有效方法之一。本文将详细介绍如何远程查询Hive数据，包括必要的环境配置、使用的工具和
前言 今天是中秋节，早上七点就醒了，干啥呢，大一开学后空教室紧缺，还不趁着假期来学校等啥呢。顺便偷偷许个愿吧，希望在明年的这个时候，秋招不知道赶不赶得上，我希望拿几个国奖，蓝桥杯、中国大学生计算机设计大赛、挑战杯、软件杯... 。最大的愿望还是能够早点找到一份心仪的工作！！！不说了，开卷！Hive 查询语
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2024-08-13 11:37:19
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Hive整合HBase原理
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。Hive与HBase整合的实现是利用两者本身对外的AP
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2023-10-22 17:21:53
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