该方法使用场景为:在hadoop集群进行接口调用,并且获取接口返回值进行解析,解析完成数据写入hive表其中存在的问题:测试环境和线上环境的一致性,还有接口调用不能一次性并发太高,自己把握这个量分模块说一下每个模块需要做的:1、调用get接口:请求本地接口进行测试,参数需要encode# -*- coding: utf-8 -*-
import urllib
import urllib2
# ge
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2023-08-15 17:29:53
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1. 原始数据hive> select * from word;
OK
1 MSN
10 QQ
100 Gtalk
1000 Skype 2. 创建保存为parquet格式的数据表 hive> CREATE TABLE parquet_table(age INT, name STRING)STORED AS PARQ
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2023-07-01 20:42:42
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从pdf中提取文字,相信很多人都干过这事,怎么在python中实现呢,今天带大家看看。第一步导入库import PyPDF2第二步导入pdf文件pdf_file =open('dataset/laban.1027.pdf', 'rb')第三步读取pdf并检查加密情况read_pdf = PyPDF2.PdfFileReader(pdf_file)read_pdf.getIsEncrypted()r
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2023-08-17 23:12:07
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最近正在 做一个 项目,需要把 算法模型的结果持久化 至hive.目前 使用的 pyhive,切记 在windows上不能使用,我目前在centos6.5上使用,官方说再macos和linux上可用。 from pyhive import hive
import pandas as pd
# from sqlalchemy import create_engine# from pys
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2023-06-27 07:45:50
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步骤:启动metastore启动hiveserver2使用beeline进行连接测试,查看地址等是否能够成功连接(确认无误可以跳过)使用python连接hive(粗暴的文件配置以及完整操作见文末)一.启动hiveserver21.配置mode为http,端口为10001(默认) <property>
<name>hive.server2.transport.mode&
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2023-08-03 13:44:04
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import pandas as pdimport refrom impala.dbapi import connectfrom impala.util import as_pandasfrom impala.dbapi import connectimp
原创
2023-01-13 09:33:07
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# 使用Python Impala读取Hive表的全流程
Apache Hive和Apache Impala都是大数据生态系统中非常重要的组件。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具,而Impala是一个高性能的实时查询引擎。它们的结合使用可以大大提升数据分析的效率。本文将介绍如何使用Python通过Impala读取Hive表,并提供详细的代码示例。最后,我们将使用流程图和类图进一步明确整
原创
2024-09-20 14:24:50
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在当前大数据环境中,Kerberos认证成为了许多企业在数据安全上的重要保障工具。尤其是在读取Hive数据时,Kerberos身份验证可以确保只有经过授权的用户能够访问敏感数据,从而保护企业资产。因此,对于需要使用Python读取Hive数据的开发者来说,掌握Kerberos认证的使用与调试显得尤为重要。
> 用户反馈:“我们需要通过Python脚本读取Hive数据,但在使用Kerberos认证
# Hive 数据读取:概述与示例
Apache Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库系统,它提供了数据存储、查询和分析的能力。Hive 通过将 SQL 类似的查询转换为 MapReduce 任务,使得大规模数据处理变得更加简单和高效。本篇文章将探讨如何使用 Hive 读取数据,并提供相关的代码示例和使用场景。
## Hive 的基本概念
在使用 Hive 之前,我们首先需要了解一
原创
2024-09-19 06:47:58
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一、Parquet概述 Apache Parquet是Hadoop生态系统中任何项目都可以使用的列式存储格式,不受数据处理框架、数据模型和编程语言的影响。Spark SQL支持对Parquet文件的读写,并且可以自动保存源数据的Schema。当写入Parquet文件时,为了提高兼容性,所有列都会自动转换为“可为空”状态。二、读取和写入Parquet的方法 加载和写入Parquet文件时,除了可以使
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2024-08-12 16:35:35
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目录Spark中直接执行hive查询Spark整合hive第一步:将hive-site.xml拷贝到spark安装家路径的conf目录下第二步:将mysql的连接驱动包拷贝到spark的jars目录下第三步:测试sparksql整合hive是否成功spark 2.x版本整合hive之bug解决SparkSQL的使用案例第一步:准备原始数据Spark连接MySQLSpark从MySQL中读数据导包
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2023-08-29 17:45:29
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1.上传一个words.txt文件到HDFS中vim words.txt
输入i 进入插入模式
添加以下内容:
hadoop hive hive hadoop sqoop
sqoop kafka hadoop sqoop hive hive
hadoop hadoop hive sqoop kafka kafka
kafka hue kafka hbase hue hadoop hadoop h
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2023-09-01 09:57:07
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目录1 实际工作需求2 URL的基本组成3 Hive中的URL解析函数3.1 数据准备3.2 需求3.3 parse_url3.4 UDTF函数的问题3.5 Lateral View侧视图3.5.1 功能3.5.2 语法3.5.3 测试1 实际工作需求业务需求中,我们经常需要对用户的访问、用户的来源进行分析,用于支持运营和决策。例如我们经常对用户访问的页面进行统计分析,分析热门受访页面的Top10
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2023-09-06 18:38:01
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### 用Python读取Hive数据表
在数据处理和分析领域,Hive是一个常用的数据仓库工具,通常用于存储和管理大规模数据。Python作为一种流行的编程语言,也提供了丰富的库和工具,可以方便地读取Hive数据表。在本文中,我们将介绍如何使用Python来读取Hive数据表,并提供相应的代码示例。
#### 连接Hive数据库
首先,我们需要安装Python的Hive库`pyhive`和
原创
2024-02-19 07:18:17
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modules概念通过hive module使用hive函数sql 客户端原理分析和源码解析modules概念flink 提供了一个module的概念,使用户能扩展flink的内置对象,比如内置函数。这个功能是插件化的,用户可以方便的加载或者移除相应的module。flink内置了CoreModule,并且提供了一个hive module,允许用户在加载了hive module之后使
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2024-08-13 13:30:39
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今天是Doris的Contributor徐小冰同学代表搜狐带来的关于Apache Doris (incubating)Parquet文件读取的设计与实现。 所有需求的推动都基于真实的业务痛点。搜狐在Hadoop上的文件主要存储为Parquet。 Parquet有如下优势:列式存储,压缩比高(RLE、字段编码等),查询效率高(列pruning,block filter)Spark
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2024-08-13 10:13:52
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# 使用 Python 读取 Hive 中的字典字段
在大数据处理的世界中,Hive 是一个广泛使用的工具,它可以帮助我们以 SQL 方式查询和管理大型数据集。如果你有一个字典类型的字段,我们可以使用 Python 中的库来读取这些字段。本文将逐步指导你如何实现这个过程。
## 整体流程
整件事情的流程可以浓缩为以下几个步骤:
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-21 03:33:53
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# Python 读取 Hive 数据写入 Excel
## 1. 整体流程
整体流程如下表所示:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 建立与 Hive 的连接 |
| 步骤二 | 执行 Hive 查询语句 |
| 步骤三 | 将查询结果转换为 Pandas DataFrame |
| 步骤四 | 将 DataFrame 数据写入 Excel 文件 |
##
原创
2023-10-29 04:01:47
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Java读取Hive的步骤及代码示例
对于一个刚入行的小白来说,实现Java读取Hive可能会感到有些困惑。下面我将向你展示整个过程的步骤,并提供相应的代码示例和解释,帮助你更好地理解和实现。
**步骤1:准备工作**
在开始之前,确保你的环境已经安装并配置好了Java和Hive。此外,你还需要引入Hive JDBC驱动程序。
```java
// 导入所需的类和包
import java.
原创
2024-01-11 06:00:29
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# 使用 SQLAlchemy 读取 Hive 数据库
在大数据处理的时代,Hive 已成为一个流行的选择,尤其是在处理大量数据时。为了方便地与 Hive 进行交互,SQLAlchemy 是一个非常有效的工具,它提供了一个统一的接口来连接各种数据库。本文将介绍如何使用 SQLAlchemy 读取 Hive 数据库,并提供相关的代码示例。
## 什么是 SQLAlchemy?
SQLAlche
原创
2024-09-07 05:42:21
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