1.hbase和hive結合

（1）hbase建表添加數據

#test是表名，name是列族 #hbase可以一個列族里邊多個字段 create 'test','name'#添加數據 put 'test','1','name:t1','1' put 'test','1','name:t2','2'#查詢 scan 'test'#查詢 get 表名，row-key，列族 get 'test','1','name:t1'#刪除表 disable 'test' drop 'test'#查看表信息 desc 'test'

（2）在hive上創建外部表，映射hbase

CREATE EXTERNAL TABLE test( key string,t1 int, t2 int) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\u0001' STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,name:t1,name:t2") TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "test", "hbase.mapred.output.outputtable" = "test");

測試，兩個平臺數據是否相通。且數據同步更新。

2.hive連接和并用pandas讀取數據

（1）配置hive-site.xml文件

<property><name>hive.server2.thrift.bind.host</name><value>192.168.99.250</value> </property> <property><name>hive.server2.thrift.port</name><value>10000</value> </property>

（2）啟動hive

hive --service metastore & hiveserver2 &

（3）讀取數據

from pyhive import hive import pandas as pd conn = hive.Connection(host = IP地址, port = 10000, username = 'hive') #host主機ip,port：端口號，username:用戶名，database:使用的數據庫名稱cursor = conn.cursor() cursor.execute('show databases')# 打印結果 for result in cursor.fetchall():print(result) 或者pandas讀取 sql = 'select * from default.employees'df = pd.read_sql(sql,conn)

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的大数据学习-python通过Pyhive连接hive数据库的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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