pyhton - PyHive

简介
PyHive 是一组 Python DB-API 和 SQLAlchemy 接口，可用于 Presto 和 Hive。它为 Python 提供了一个与 Presto 和 Hive 进行交互的平台，使得数据分析师和工程师可以更方便地进行数据处理和分析。

安装
在安装 PyHive 之前，你需要确保已经安装以下软件：

Pip
Python
JDK（Java Development Kit）
Hive 或 Presto
在安装完成上述软件之后，你可以使用以下命令安装 PyHive：

pip install pyhive[hive]
如果你想安装 Presto 驱动器，请使用以下命令：

pip install pyhive[presto]
基本操作
连接 Hive 数据库
使用 PyHive 连接 Hive 数据库非常简单。我们可以通过传递连接参数来连接数据库：

from pyhive import hive
 
connection = hive.Connection(
    host='localhost',
    port=10000,
    database='mydatabase'
)

这里，我们创建一个名为 connection 的连接对象，并将其连接到本地的 Hive 数据库上。请注意，你需要提供正确的连接参数以连接到你的Hive。

执行查询
使用 PyHive 执行查询也非常容易，只需要使用 cursor 对象来执行查询：

cursor = connection.cursor()
 
cursor.execute('SELECT * FROM mytable')
 
result = cursor.fetchall()
 
for row in result:
    print(row)

这里，我们创建一个名为 cursor 的游标对象，并使用 execute 方法执行了一个 SQL 查询语句。然后，我们使用 fetchall 方法获取了所有查询结果，并循环遍历了每一行结果。

使用 Pandas
如果你更喜欢使用 Pandas 进行数据分析，那么 PyHive 也可以满足你的需求。你可以使用 pandas.read_sql 方法将查询结果转换为 Pandas DataFrame：

import pandas as pd
 
df = pd.read_sql('SELECT * FROM mytable', connection)

print(df)
这里，我们使用 pandas.read_sql 方法将查询结果转换为 Pandas DataFrame，并将其赋值给名为 df 的变量。最后，我们使用 print 函数打印了 DataFrame。

进阶操作
除了基本操作之外，PyHive 还提供了许多高级功能，如连接池、数据分区、数据读取等等。

连接池
在多并发环境下，连接池是非常有用的。它可以大大减少每次建立连接的时间，并且使得 Python 应用程序更加健壮和可扩展。

PyHive 提供了一个名为 pool 的连接池，用于管理多个连接。以下是一个简单的连接池示例：

from pyhive import hive
from queue import Queue
from threading import Thread
 
class ConnectionPool:
    def __init__(self, size=5, **kwargs):
        self._size = size
        self._kwargs = kwargs
        self._pool = Queue(maxsize=size)
        for _ in range(size):
            self._pool.put(self.connect(**kwargs))
 
    def connect(self, **kwargs):
        return hive.connect(**kwargs)
 
    def get_connection(self):
        return self._pool.get()
 
    def return_connection(self, conn):
        self._pool.put(conn)
 
    def close_all(self):
        while not self._pool.empty():
            conn = self._pool.get()
            conn.close()
 
pool = ConnectionPool(
    size=5,
    host='localhost',
    port=10000,
    database='mydatabase'
)
 
def execute_query(query):
    conn = pool.get_connection()
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(query)
    result = cursor.fetchall()
    pool.return_connection(conn)
    return result
 
if __name__ == '__main__':
    queries = [
        'SELECT * FROM mytable WHERE id < 100',
        'SELECT * FROM mytable WHERE id BETWEEN 100 AND 200',
        'SELECT * FROM mytable WHERE id > 200',
    ]
    threads = [Thread(target=execute_query, args=(query,)) for query in queries]
    for t in threads:
        t.start()
    for t in threads:
        t.join()
    pool.close_all()

这里，我们创建了一个名为 ConnectionPool 的连接池类，并使用 Queue 存储多个连接。然后，我们创建了 get_connection 和 return_connection 方法，用于获取和归还连接。最后，我们使用 execute_query 函数并将其放入多个线程中执行，以测试我们的连接池是否正常工作。

数据分区
在处理大数据集时，通常需要将数据进行分区。PyHive 提供了许多用于数据分区和切片的函数和方法。以下是一个简单的数据分区示例：

import pandas as pd
from pyhive import hive
from dask import dataframe
 
connection = hive.Connection(
    host='localhost',
    port=10000,
    database='mydatabase'
)
 
df = pd.read_sql('SELECT * FROM mytable', connection)
ddf = dataframe.from_pandas(df, npartitions=10)
grouped = ddf.groupby('category')
result = grouped.sum().compute()
 
print(result)

这里，我们使用 PyHive 连接到 Hive 数据库，并使用 Pandas 读取了数据库中的数据。然后，我们将 Pandas DataFrame 转换为 Dask DataFrame，并使用 groupby 函数按照 category 列对数据进行分组。最后，我们使用 sum 函数计算每个分组的总和，并使用 compute 方法获取结果。

数据读取
在读取大数据集时，可能需要分批读取数据，以减少内存的使用。PyHive 提供了一些函数和方法，可以帮助有效地分批读取数据。以下是一个简单的数据分批读取示例：

from pyhive import hive
import numpy as np
 
connection = hive.Connection(
    host='localhost',
    port=10000,
    database='mydatabase'
)
 
cursor = connection.cursor()
 
cursor.execute('SELECT COUNT(*) FROM mytable')
 
total_rows = cursor.fetchone()[0]
 
batch_size = 10000
 
for i in range(0, total_rows, batch_size):
    cursor.execute('SELECT * FROM mytable LIMIT {} OFFSET {}'.format(batch_size, i))
    result = cursor.fetchall()
    array = np.array(result)
    # do something with array

这里，我们使用 PyHive 连接到 Hive 数据库，并使用 SQL 查询语句获取数据集的总行数。然后，我们定义了一个名为 batch_size 的变量，表示每次读取数据的批次大小。接下来，我们使用 range 函数和 offset 参数来分批读取数据，并使用 NumPy 将每批数据转换为数组进行进一步处理。