python統計hive元數據,Python的數據

本文目錄一覽：

1、Python + Pandas + Matplotlib初探數據分析
2、windows下怎麼用python連接hive數據庫
3、python怎麼讀取hive元數據，執行大sql
4、Hive是什麼？
5、python如何增量讀取hive數據，每次執行腳本把上次的結果做基準，打印出新增的部分？

Python + Pandas + Matplotlib初探數據分析

大數據測試，說來進入這塊領域也快2年半了。每天工作的內容是驗證數據表的邏輯正確性。

最近偶有所思，數據測試能否更進一步？如何利用已有技能對海量數據進行全面分析，找出數據質量問題或協助數據分析師發現邏輯漏洞？

再或者，能否向數據分析師轉型呢？想得很多，思緒有些雜亂。於是我冷靜了下，不再空想。我先做點東西出來看看，再評估下自己是否有這個能力和資質。

花了1個星期的時間，學習了 Python 的 Pandas 模塊，按照學習示例一邊學習一邊實操，慢慢地感覺就來了。對 Pandas 有了基本的認知後，我在尋找一個突破點，我想我不能一直只是這樣按照示例代碼敲下去，毫無意義。

我得將所學的 Pandas 知識結合公司現有的業務進行運用。剛開始至少能簡單地開始對某張數據表的某個指標進行數據分析。於是我按照這樣的想法對 test. test_resv001_room_daily_df 表的 number_of_room_nights 指標開始了數據分析的探索。

1、hivesql數據準備

hivesql內容說明：

從上面的 hivesql 語句可以看出，這條 sql 的目的是查詢出 hotel_code_new 為 ‘CNSZV002′,’CWH’,’CWSW’,’ESL’,’FIJ’ 在2019年各個月份的 number_of_room_nights 指標總和，按照 hotel_code_new 和月份作分組和排序。

2、代碼實現

3、hive數據庫all_data的數據結構查詢結果

4、代碼實現2中的print(df)輸出結果

手工校對通過，與 hivesql 輸出結果一致。

5、將dataframe數據結構的df數據使用plot生成趨勢圖

調用df.plot()不帶任何參數的趨勢圖如下：

上述折線圖表示：當前月份值及歷史月份值的累加和。

調用df.plot(kind=’bar’)時加上參數kind=’bar’的趨勢圖如下：

上述柱狀圖表示：當前月份值及歷史月份值的累加和。

兩個圖只是展示形式上的區別，都能在一定程度上體現2019年12個月份每個不同 hotel_code_new 當前月份與歷史月份 number_of_room_nights 值的累加和的數據分布情況，可以說是一個簡單的數據分析。

6、將dataframe數據寫入csv文件

room_nts.csv內容如下：

7、讀取csv文件中dataframe數據

8、將dataframe多維數據存儲到excel中

room_nts.xlsx文件中sheet_name為room_nts的內容如下：

9、從excel中讀取dataframe多維數據

小結

今天分享的數據分析內容比較基礎，主要是將學到的技能與業務相結合的初步探索，後續還需要不斷探索與學習，將學習到的技能加以思考並運用到實際項目業務中，如此方能走得更遠。

windows下怎麼用python連接hive數據庫

由於版本的不同，Python 連接 Hive 的方式也就不一樣。

在網上搜索關鍵字 python hive 的時候可以找到一些解決方案。大部分是這樣的，首先把hive 根目錄下的$HIVE_HOME/lib/py拷貝到 python 的庫中，也就是 site-package 中，或者乾脆把新寫的 python 代碼和拷貝的 py 庫放在同一個目錄下，然後用這個目錄下提供的 thrift 接口調用。示例也是非常簡單的。類似這樣：

import sys

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(sql):

try:

transport = TSocket.TSocket(‘127.0.0.1’, 10000)

transport = TTransport.TBufferedTransport(transport)

protocol = TBinaryProtocol.TBinaryProtocol(transport)

client = ThriftHive.Client(protocol)

transport.open()

client.execute(sql)

print “The return value is : “

print client.fetchAll()

print “…………”

transport.close()

except Thrift.TException, tx:

print ‘%s’ % (tx.message)

python怎麼讀取hive元數據，執行大sql

#!/usr/bin/env pythonimport syssys.path.append(‘/usr/local/hive-0.10.0/lib/py’)from hive_service import ThriftHivefrom hive_service.ttypes import HiveServerExceptionfrom thrift import Thriftfrom thrift.transport import TSocketf…

Hive是什麼？

此外，hive也支持熟悉map-reduce的開發者使用map-reduce程序對數據做更加複雜的分析。hive可以很好的結合thrift和控制分隔符，也支持用戶自定義分隔符。hive基於hadoop，hadoop是批處理系統，不能保存低延遲，因此，hive的查詢也不能保證低延遲。hive的工作模式是：提交一個任務，等到任務結束時被通知，而不是實時查詢。相對應的是，類似於Oracle這樣的系統當運行於小數據集的時候，響應非常快，可當處理的數據集非常大的時候，可能需要數小時。需要說明的是，hive即使在很小的數據集上運行，也可能需要數分鐘才能完成。低延遲不是hive追求的首要目標。

python如何增量讀取hive數據，每次執行腳本把上次的結果做基準，打印出新增的部分？

1.讀取文本文件數據（.txt結尾的文件）或日誌文件（.log結尾的文件）list0與list1分別為文檔中的第一列數據與第二列數據。

原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-hant/n/308422.html