3. 编写 Python 脚本 在这一步中,我们将编写一个简单的 Python 脚本来处理数据。假设我们的需求是将用户的年龄加 1,并且将处理后的结果打印出来。 Python 脚本示例 importpandasaspdfrompyhiveimporthive# 建立与 Hive 的连接conn=hive.Connection(host='localhost',port=10000,username='your_username')# 使用 p...
transform的基本用法为: transform中的值作为输入, 然后传递给python脚本,最后经过python的处理后,输出想要得到的字符串格式。 transform的基本语法为: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 selecttransform(intput columns)using'python *.py'as(output columns) 注意:在利用本地的python处理时,首先需要...
下面是整个流程的步骤,我们将使用Hive的transform功能来调用Python脚本。 通过以上步骤,我们可以实现Hive transform调用Python的功能。下面是代码的详细注释解释每一步的含义。 -- 创建Hive表CREATETABLE(<column1><type1>,<column2><type2>,...)ROWFORMAT DELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY',';-- 加载数据到Hive表LOADDAT...
selectTRANSFORM(*, *, *)using'python filter.py'as(*, *, *)fromt_1 HIVE支持pipe操作,将select出来的字段,用我们的脚本进行“操作” 1, 分隔符为 \t 并没有采用hive原有的分隔符 \x01 之类的。
transform(uid,mid,rating,utime) using 'python weekday.py' as (uid,mid,rating,weekday) from rating Stage-1结束后就报错! 排查过程: 1. Hive给出的日志,没有什么意义。Hive日志: INFO exec.Task: 2015-07-07 16:34:57,938 Stage-1 map = 0%, reduce = 0% ...
(2)加入路径(至关重要的一步) 这份文件在本地路径下 (3)实现语句TRANSFORM 可见,california和colorado已经大写,成功输出,这里要使用TRANSFORM 前面的‘()’的参数是你表中的字段,也就是desc查出来的字段,而后面的‘()’的参数是你pyhon脚本里输出的参数。 可以在yarn可视化界面查看该任务:...
Hive的 TRANSFORM 关键字提供了在SQL中调用自写脚本的功能 适合实现Hive中没有的功能又不想写UDF的情况。 1、编写python脚本(先看看机器有没有python),用来将表时间戳转为周几 2、加入编写的py文件 3、创建新表,字段值为t_rating表传入py函数后输出的字段值 ...
SELECT TRANSFORM(line) USING '/usr/bin/env python wordcount.py' AS (word, count) FROM input_data; ``` 以上代码的作用是将一个名为input_data的表中的数据按行传递给自定义的MapReduce程序wordcount.py进行处理,处理结果以word和count两个字段的形式输出到word_count表中。其中,ADD FILE命令用于将wordcoun...
TRANSFORM (userid, movieid, rating, unixtime) USING 'python weekday_mapper.py' AS (userid, movieid, rating, weekday) FROM u_data; 查询结果 SELECT weekday, COUNT(*) FROM u_data_new GROUP BY weekday; 就可以看到结果了,周一评论量12254,后面依次类推得到信息 再看下常见的时间格式 Hive的自...
TRANSFORM (userid, movieid, rating, unixtime) USING 'python weekday_mapper.py' AS (userid, movieid, rating, weekday) FROM u_data; 查询结果 SELECT weekday, COUNT(*) FROM u_data_new GROUP BY weekday; 就可以看到结果了,周一评论量12254,后面依次类推得到信息 再看下常见的时间格式 Hive的自...