macbook本地部署 pyhive环境连接 hive用例

前言

公司的测试和生产环境中尚未提供基于Hive的客户端。若希望尝试操作Hive表，目前一个可行的方案是使用Python语言，通过借助pyhive库，您可以对Hive表进行各种操作。以下是一些示例记录供您参考。

一、pyhive是什么？

PyHive是一个Python库，用于与Apache Hive进行交互和查询。Apache Hive是建立在Hadoop平台上的数据仓库工具，旨在方便地执行SQL类型的查询以分析大型数据集。PyHive库允许Python开发人员通过编程语言来访问和操作Hive数据库，从而进行数据查询、分析和处理。

通过PyHive，可以使用Python编写Hive查询和命令，并从Python应用程序中直接访问和操作Hive中存储的数据。PyHive提供了与Hive数据库交互所需的API和功能，使得在Python环境中进行大规模数据处理变得更加简单和高效。

二、本地安装 pyhive库

1. 安装 pip 包管理工具

在Python环境中，通常会同时安装有pip和pip3这两个包管理工具，它们的主要区别在于所针对的Python版本。
pip：pip是用于Python 2.x版本的包管理工具。在Python 2.x环境下，pip通常是默认的包管理工具，用于安装、升级和管理Python包和依赖项。
pip3：pip3则是专为Python 3.x版本设计的包管理工具。在Python 3.x环境中，pip3用于安装、升级和管理Python 3.x的包和依赖项。需要注意的是，在某些情况下，pip3也可以用来代替pip，以确保在Python 2.x和Python 3.x环境中都能使用相同的包管理工具。
因此如果需要在Python 3环境下安装包时，应优先选择使用pip3来安装，以确保Python 3.x环境中的包管理工具正确安装和管理依赖项。如果您同时使用Python 2和Python 3环境，则需要注意使用不同的pip版本以避免混淆和冲突。

在 MacBook 上安装 pip 工具，可以按照以下步骤进行：

1. 安装 Homebrew（如果尚未安装）

Homebrew 是一个包管理工具，可以用来方便地安装和管理 macOS 上的软件包。

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

2. 安装 Python（包括 pip）

使用 Homebrew 安装 Python，pip 通常会随 Python 一起安装。

brew install python

安装完成后，你可以检查 python3 和 pip3 是否已经安装：

python3 --version
pip3 --version

3. 安装或升级 pip

如果你已经有 Python 安装，但没有 pip 或需要升级 pip，可以使用以下命令：

python3 -m ensurepip --upgrade

或者，如果你已经有 pip，可以通过以下命令升级它：

pip3 install --upgrade pip

4. 使用 pip 安装包

确认 pip 安装成功后，你可以使用 pip 安装 Python 包。例如，安装 requests 包(做个测试)：

pip3 install requests
(myenv) ➜  ~ pip3 install requests
Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
Collecting requests
  Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/f9/9b/335f9764261e915ed497fcdeb11df5dfd6f7bf257d4a6a2a686d80da4d54/requests-2.32.3-py3-none-any.whl (64 kB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 64.9/64.9 kB 1.6 MB/s eta 0:00:00
Collecting charset-normalizer<4,>=2 (from requests)
  Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/2e/7d/2259318c202f3d17f3fe6438149b3b9e706d1070fe3fcbb28049730bb25c/charset_normalizer-3.3.2-cp312-cp312-macosx_10_9_x86_64.whl (122 kB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 122.2/122.2 kB 4.1 MB/s eta 0:00:00
Collecting idna<4,>=2.5 (from requests)
  Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/e5/3e/741d8c82801c347547f8a2a06aa57dbb1992be9e948df2ea0eda2c8b79e8/idna-3.7-py3-none-any.whl (66 kB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 66.8/66.8 kB 2.1 MB/s eta 0:00:00
Collecting urllib3<3,>=1.21.1 (from requests)
  Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/a2/73/a68704750a7679d0b6d3ad7aa8d4da8e14e151ae82e6fee774e6e0d05ec8/urllib3-2.2.1-py3-none-any.whl (121 kB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 121.1/121.1 kB 4.0 MB/s eta 0:00:00
Collecting certifi>=2017.4.17 (from requests)
  Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/5b/11/1e78951465b4a225519b8c3ad29769c49e0d8d157a070f681d5b6d64737f/certifi-2024.6.2-py3-none-any.whl (164 kB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 164.4/164.4 kB 4.1 MB/s eta 0:00:00
Installing collected packages: urllib3, idna, charset-normalizer, certifi, requests
Successfully installed certifi-2024.6.2 charset-normalizer-3.3.2 idna-3.7 requests-2.32.3 urllib3-2.2.1

额外步骤：安装虚拟环境（可选）

使用虚拟环境可以帮助你管理项目依赖：

pip3 install virtualenv

创建一个新的虚拟环境：

python3 -m venv myenv

激活虚拟环境：

source myenv/bin/activate

退出虚拟环境：

deactivate

如何安装的速度太慢可以考虑换下国内的镜像：

常见的国内镜像源
以下是几个常见的国内 PyPI 镜像源：

清华大学： https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
阿里云： https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
豆瓣(douban)： https://pypi.douban.com/simple/
中国科学技术大学： https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
华中理工大学： https://pypi.hustunique.com/

2. 实操演示

代码如下（示例）：

# 新建虚拟环境
➜  ~ python3 -m venv myenv
# 激活环境
➜  ~ source myenv/bin/activate
(myenv) ➜  ~ python -m pip install pyhive
Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
Collecting pyhive
  Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/f6/ec/5c658b3a4d99a6d9145030cc8e003c3f7efc668d866e88544812ab0af310/PyHive-0.7.0.tar.gz (46 kB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 46.5/46.5 kB 652.1 kB/s eta 0:00:00
  Installing build dependencies ... done
  Getting requirements to build wheel ... done
  Installing backend dependencies ... done
  Preparing metadata (pyproject.toml) ... done
Collecting future (from pyhive)
  Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/da/71/ae30dadffc90b9006d77af76b393cb9dfbfc9629f339fc1574a1c52e6806/future-1.0.0-py3-none-any.whl (491 kB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 491.3/491.3 kB 3.1 MB/s eta 0:00:00
Collecting python-dateutil (from pyhive)
  Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/ec/57/56b9bcc3c9c6a792fcbaf139543cee77261f3651ca9da0c93f5c1221264b/python_dateutil-2.9.0.post0-py2.py3-none-any.whl (229 kB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 229.9/229.9 kB 5.7 MB/s eta 0:00:00
Collecting six>=1.5 (from python-dateutil->pyhive)
  Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/d9/5a/e7c31adbe875f2abbb91bd84cf2dc52d792b5a01506781dbcf25c91daf11/six-1.16.0-py2.py3-none-any.whl (11 kB)
Building wheels for collected packages: pyhive
  Building wheel for pyhive (pyproject.toml) ... done
  Created wheel for pyhive: filename=PyHive-0.7.0-py3-none-any.whl size=53872 sha256=da53a804b81ecb864a3cc38acb060e3b17bd93cf9c7d914ebdccdbd999964302
  Stored in directory: /Users/mac/Library/Caches/pip/wheels/99/bf/03/0562e50cb60a3bcb0e09602d7060ea2c6da7039f99bda3ec86
Successfully built pyhive
Installing collected packages: six, future, python-dateutil, pyhive
Successfully installed future-1.0.0 pyhive-0.7.0 python-dateutil-2.9.0.post0 six-1.16.0




# 进入环境测试导入包无错误
➜  ~ source myenv/bin/activate
(myenv) ➜  ~ python
Python 3.12.3 (main, Apr  9 2024, 08:09:14) [Clang 15.0.0 (clang-1500.3.9.4)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from pyhive import hive
>>>

# 注意，如果还是报错可能还需要安装其他包（按照要求安装即可）
pip install pyhive
pip install thrift
pip install sasl
pip install thrift_sasl

3. 测试连接hive示例

3.1 hive连接 jdbc 命令行

(myenv) ➜  hive bin/beeline -u jdbc:hive2://localhost:10000 -n root -p root
Connected to: Apache Hive (version 3.1.3)
Driver: Hive JDBC (version 3.1.3)
Transaction isolation: TRANSACTION_REPEATABLE_READ
Beeline version 3.1.3 by Apache Hive
0: jdbc:hive2://localhost:10000> show databases;
INFO  : Compiling command(queryId=mac_20240608144604_4395d68b-785d-4808-8c09-1732ad816350): show databases
INFO  : Concurrency mode is disabled, not creating a lock manager
INFO  : Semantic Analysis Completed (retrial = false)
INFO  : Returning Hive schema: Schema(fieldSchemas:[FieldSchema(name:database_name, type:string, comment:from deserializer)], properties:null)
INFO  : Completed compiling command(queryId=mac_20240608144604_4395d68b-785d-4808-8c09-1732ad816350); Time taken: 0.748 seconds
INFO  : Concurrency mode is disabled, not creating a lock manager
INFO  : Executing command(queryId=mac_20240608144604_4395d68b-785d-4808-8c09-1732ad816350): show databases
INFO  : Starting task [Stage-0:DDL] in serial mode
INFO  : Completed executing command(queryId=mac_20240608144604_4395d68b-785d-4808-8c09-1732ad816350); Time taken: 0.037 seconds
INFO  : OK
INFO  : Concurrency mode is disabled, not creating a lock manager
+----------------+
| database_name  |
+----------------+
| default        |
| test           |
| tmp            |
+----------------+
3 rows selected (1.113 seconds)
0: jdbc:hive2://localhost:10000>


0: jdbc:hive2://localhost:10000> select * from test.login_data limit 3;
+----------------------+------------------------+------------------+----------------+
|  login_data.logtime  | login_data.account_id  |  login_data.ip   | login_data.dt  |
+----------------------+------------------------+------------------+----------------+
| 2019-07-15 00:00:00  | 102325                 | 223.116.97.23    | 2019-07-15     |
| 2019-07-15 00:00:00  | 221977                 | 223.104.247.162  | 2019-07-15     |
| 2019-07-15 00:00:00  | 223764                 | 59.32.248.102    | 2019-07-15     |
+----------------------+------------------------+------------------+----------------+
3 rows selected (1.487 seconds)

3.2 pyhive连接获取数据示例

(myenv) ➜  ~ python
Python 3.12.3 (main, Apr  9 2024, 08:09:14) [Clang 15.0.0 (clang-1500.3.9.4)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from pyhive import hive
>>> conn = hive.Connection(host="localhost", port=10000, username="root")
>>> cursor = conn.cursor()
>>> cursor.execute('select * from test.login_data limit 3')
>>> for row in cursor.fetchall():
...     print(row)
...
('2019-07-15 00:00:00', 102325, '223.116.97.23', '2019-07-15')
('2019-07-15 00:00:00', 221977, '223.104.247.162', '2019-07-15')
('2019-07-15 00:00:00', 223764, '59.32.248.102', '2019-07-15')
>>> cursor.close()
>>> conn.close()

完整示例：

from pyhive import hive
import logging

# 配置日志记录
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

try:
    # 配置 Hive 连接参数
    host = 'localhost'
    port = 10000
    username = 'root'
    database = 'test'

    # 创建连接
    conn = hive.Connection(host=host, port=port, username=username, database=database)

    # 创建游标
    cursor = conn.cursor()

    # 执行查询
    query = 'select * from test.login_data limit 3'
    cursor.execute(query)

    # 获取查询结果
    results = cursor.fetchall()
    for row in results:
        print(row)

except Exception as e:
    logger.error("Error occurred while connecting to Hive or executing query", exc_info=True)
finally:
    # 确保游标和连接在异常情况下也能正确关闭
    try:
        if cursor:
            cursor.close()
    except Exception as e:
        logger.error("Error occurred while closing cursor", exc_info=True)
    try:
        if conn:
            conn.close()
    except Exception as e:
        logger.error("Error occurred while closing connection", exc_info=True)

运行结果：

(myenv) ➜  tmp python test.py
INFO:pyhive.hive:USE `test`
INFO:pyhive.hive:select * from test.login_data limit 3
('2019-07-15 00:00:00', 102325, '223.116.97.23', '2019-07-15')
('2019-07-15 00:00:00', 221977, '223.104.247.162', '2019-07-15')
('2019-07-15 00:00:00', 223764, '59.32.248.102', '2019-07-15')

未解决问题

使用 Pycharm开发的时候提示如下报错：

这个应该是没有应用到我虚拟 myenv环境导致的，尝试新建一个新的解释器但是未成功，有么有知道怎么做的欢迎和我讨论。

参考

https://www.cnblogs.com/SunshineKimi/p/12969751.html