pipinstallsqlalchemy pyhive pandas 1. 2. 使用create_engine连接Hive 在Python中,使用SQLAlchemy来连接Hive非常简单。create_engine函数是连接数据库的关键。我们需要提供Hive的连接信息,比如主机地址、端口、以及数据库名称。 以下是连接Hive的代码示例: fromsqlalchemyimportcreate_engine# Hive连接信息hive_host='local...
下面是使用create_engine函数连接Hive的类图示例: Engine+create_engine(url: str) : Engine+connect() : ConnectionConnection+execute(sql: str) : ResultProxy+close()ResultProxy+fetchone() : Row+fetchall() : List[Row]Row+__getitem__(index: int) : -> Any 在类图中,我们可以看到Engine类表示Hive...
方法二 importpandas as pdfromsqlalchemyimportcreate_engine engine= create_engine('hive://IP:port/dbname') sql="""你的hive sql内容"""data= pd.read_sql(sql,con=engine) data.head() len(data) data.to_csv('文件名字.csv',index=False)...
engine = sa.create_engine('hive://10.52.5.190:10000/opay_dw') pd.read_sql(sql, engine)
# DB-API hive.connect('localhost', configuration={'hive.exec.reducers.max': '123'}) presto.connect('localhost', session_props={'query_max_run_time': '1234m'}) # SQLAlchemy create_engine( 'hive://user@host:10000/database', connect_args={'configuration': {'hive.exec.reducers.max': ...
engine=create_engine('mysql+pymysql://root:wangyuqing@localhost:3306/test01')data=pd.read_csv('./tianchi_mobile_recommend_train_user.csv')data.to_sql('user02',engine,chunksize=,index=None)print('存入成功!') 总结 pymysql 方法用时12分47秒,耗时还是比较长的,代码量大,而 pandas 仅需五行代码...
engine import create_engine from sqlalchemy.schema import * # Presto engine = create_engine('presto://localhost:8080/hive/default') # Hive engine = create_engine('hive://localhost:10000/default') logs = Table('my_awesome_data', MetaData(bind=engine), autoload=True) print select([func....
self.engine = create_engine(url, **engine_kwargs) 连接数据库 指定数据库中的表时,可以使用类似于字典的语法,当表不存在时,会默认建表。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 获得user表的实例 table = db['user'] 核心方法是create_table,当表不存在现有数据库时,会调用Table类,在数...
最近转战 SQL Server 数据库,突然有那么一些不习惯。想念hive的速度,哎。 总结(水)一下常用的一些函数和功能,也希望对你有用。 目录: 一、 数据库增删查改 二、常用日期处理(日期差,日期加减,月末) 三、collation conflict 报错 四、python 读入 sql server ...
起初我开发 chDB 只是为了做一个能够在 Jupyter Notebook 独立运行的 ClickHouse 引擎,方便我在用 Python 训练 CV 模型的时候不用访问速度缓慢的 Hive 集群去获取大量的标注信息。事实上单机版的 chDB 在大多数场景下竟然比上百台服务器组成的 Hive 运行速度要快得多。 随后Lorenzo 和他的 team 为 chDB 开发...