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实例讲解hadoop中的hive查询(python语言实现)

标签:
Python


条件,假设配置好了hadoop和hive,并可以正常运行

首先,要外部查询hive,你需要安装thrift和fb303,或许有别的办法,但我实际应用过程中看来,这是最简单的途径。hive本身提供了thrift的接口。文件在hive解压缩后如下路径中

hive/hive-0.7.1/src/service/if/hive_service.thrift

然后复制四个文件

metastore/if/hive_metastore.thrift

src/service/if/hive_service.thrift

ql/if/queryplan.thrift

thrift源码下fb303中的fb303.thrift。

编辑hive_service.thrift,将其中include其他三个文件的路径修改为正确的路径。保存退出,运行thrift

#thrift -r --gen python hive_service.thrift

将生成的python放入/usr/lib/python/site-packages下,然后编写如下脚本

#!/usr/bin/python

#-*-coding:UTF-8 -*-

import sys

import os

import string

import re

import MySQLdb

from hive_service import ThriftHive

from hive_service.ttypes import HiveServerException

from thrift import Thrift

from thrift.transport import TSocket

from thrift.transport import TTransport

from thrift.protocol import TBinaryProtocol

def hiveExe(hsql,dbname):

#定义hive查询函数

                try:

                                transport = TSocket.TSocket('192.168.10.1', 10000)

                                transport = TTransport.TBufferedTransport(transport)

                                protocol = TBinaryProtocol.TBinaryProtocol(transport)

                                client = ThriftHive.Client(protocol)

                                transport.open()

                                client.execute('ADD jar /opt/modules/hive/hive-0.7.1/lib/hive-contrib-0.7.1.jar')

                                client.execute("use "+dbname)

                                row = client.fetchOne()

                                #使用库名,只需一次fetch,用fetchOne

                                client.execute(hsql)

                                return client.fetchAll()

                                #查询所有数据,用fetchAll()

                                transport.close()

                except Thrift.TException, tx:

                                print '%s' % (tx.message)

def mysqlExe(sql):

                try:

                                conn = MySQLdb.connect(user="test",passwd="test123",host="127.0.0.1",db="active2_ip",port=5029)

                except Exception,data:

                                print "Could not connect to MySQL server.:",data

                try:

                                cursor = conn.cursor()

                                cursor.execute(sql)

                                return row

                                cursor.commit()

                                cursor.close()

                                conn.close()

                except Exception,data:

                                print "Could not Fetch anything:",data

dbname = "active2"

date = os.popen("date -d '1 day ago' +%Y%m%d").read().strip()

#shell方式取昨天日期,读取并去前后\n

date.close()

sql = "create table IF NOT EXISTS "+dbname+"_group_ip_"+date+" like "+dbname+"_group_ip;load data infile '/tmp/"+dbname+"_"+date+".csv' into table "+dbname+"_group_ip_"+date+" FIELDS TERMINATED BY ','"

#以模板表创建日期表,并load data到该表中

hsql = "insert overwrite local directory '/tmp/"+dbname+"_"+date+"' select count(version) as vc,stat_hour,type,version,province,city,isp from "+dbname+"_"+date+" group by province,city,version,type,stat_hour,isp"

#hive查询,并将查询结果导出到本地/tmp/active2_20111129目录下,可能生成多个文件

hiveExe(hsql, dbname)

#执行查询

os.system("sudo cat /tmp/"+dbname+"_"+date+"/* > /tmp/tmplog ")

#将多个文件通过shell合并为一个文件tmplog

file1 = open("/tmp/tmplog", 'r')

#打开合并后的临时文件

file2 = open("/tmp/"+dbname+"_"+date+".csv",'w')

#打开另一个文件,做文字替换。因为hive导出结果,其分隔符为特殊字符。所以需要做替换,格式为csv,故用逗号分隔

sep = ','

for line in file1:

                tmp = line[:-1].split('\x01')

                #hive导出文件分隔符为ascii中的001,\x01是16进制,但其实也就是十进制的1

                replace = sep.join(tmp)

                file2.write(replace+"\n")

file1.close()

file2.close()

os.system("sudo rm -f /tmp/tmplog")

#删除临时的tmplog

mysqlExe(sql)

#执行mysql查询,创建表和加载数据。

os.system("sudo rm -f /tmp/"+dbname+"_"+date)

其实难点主要是如何通过thrift来查询hive。还有就是hive在dump数据时,如果写insert overwrite directory,会dump到hdfs里,必须写insert overwrite local directory,才会dump到当前工作机。

再一个就是注意导出文件内容中的分隔符,其他都跟正常数据库操作是一样的。

PS:我是个python新手,刚用时间不长,所以用了很多命令行去获取当前状态值,这个熟悉python的人可以改一下。

©著作权归作者所有:来自51CTO博客作者Slaytanic的原创作品,谢绝转载,否则将追究法律责任


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