如何在python中写hive脚本

在Python中编写Hive脚本主要是为了方便地与Hadoop HIVE数据仓库进行交互，这样可以在数据分析和机器学习流程中无缝地集成大数据处理步骤。以下将详细介绍如何在Python环境中执行Hive查询和管理Hive脚本。 1. **直接执行Hive SQL脚本** 可以使用`os`模块的`popen`函数直接执行存储在本地的.sql文件。例如： ```python import os hive_cmd = "hive -f ./sql.sql" output = os.popen(hive_cmd) data_cart_prop = pd.read_csv(StringIO(unicode(output.read(),'utf-8')), sep="\t", header=0) ``` 这段代码会读取`sql.sql`文件中的Hive查询，并将结果转化为Pandas DataFrame。 2. **执行Hive语句** 如果是单条Hive查询语句，可以通过`os.system`或`os.popen`执行。例如： ```python hive_cmd = 'hive -e "select count(*) from hbase.routermac_sort_10;"' os.system(hive_cmd) ``` 或者，将结果保存到DataFrame： ```python hive_cmd = 'hive -f ./user.sql' output1 = os.popen(hive_cmd) Test_user = pd.read_csv(StringIO(unicode(output1.read(),'utf-8')), sep="\t", header=0) ``` 如果有多个查询，可以按类似方式逐个执行并合并结果。 此外，为了显示查询结果的表头，可以在Hive脚本中添加`set hive.cli.print.header=true;`，或者在Python代码中动态设置： ```python hive_cmd = 'hive -e "set hive.cli.print.header=true;SELECT * FROM dev.temp_dev_jypt_decor_user_label_phase_one_view_feature WHERE(dt = "2018-09-17");"' output = os.popen(hive_cmd) data_cart_prop = pd.read_csv(StringIO(unicode(output.read(),'utf-8')), sep="\t", header=0) ``` 3. **资源管理：显存占用** 在处理大规模数据时，资源管理非常重要。这里提到了TensorFlow的显存占用，虽然与Hive操作直接关联不大，但值得注意的是，在使用TensorFlow时，可以通过`tf.enable_eager_execution()`启用即时执行模式来更有效地管理内存。例如： ```python import tensorflow as tf tf.enable_eager_execution() x = tf.get_variable('x', shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(3.)) with tf.GradientTape() as tape: y = tf.square(x) y_grad = tape.gradient(y, x) print([y.numpy(), y_grad.numpy()]) ``` 这段代码展示了如何在TensorFlow中计算一个变量的平方及其梯度，同时利用eager execution模式实时查看结果。 总结来说，要在Python中执行Hive脚本，主要依赖`os`模块的`popen`或`system`函数，配合`pd.read_csv`解析查询结果为DataFrame。同时，注意资源管理，如显存占用，特别是在使用深度学习框架时。通过这种方式，可以将大数据处理和数据分析工作流集成在一起，提高整体效率。