介绍

PyHive 是一个 Python 数据库连接工具和 ORM 框架，它提供了一个 Python 接口让用户可以连接多个不同的 Hadoop 数据存储系统，包括 Apache Hive, Apache Impala, Amazon Athena, Apache Spark SQL 等等。

PyHive 的目标是让 Python 开发者能够方便地操作 Hadoop 的数据存储系统，使用 PyHive 可以通过 Python 访问和操作 Hadoop 集群的大数据。

PyHive 的主要功能包括：

1. 提供了一组 Python API，可以用来连接和操作 Hadoop 数据存储系统。
2. 支持多种不同的数据存储系统，包括 Hive、Impala、Athena、Spark SQL 等等。
3. 通过 PyHive API 可以执行 SQL 查询、创建和管理数据表、读取和写入数据、执行数据分析等等。
4. 与 Python 社区中的一些其他流行工具，例如 Pandas 和 Scikit-learn 等进行了集成，支持直接在这些工具中使用 PyHive。
   总结来说，PyHive 是一个方便的 Python ORM 工具，允许 Python 开发者轻松访问和操作 Hadoop 集群中的数据存储系统，以便进行数据分析和挖掘。

举例

Here’s an example of using PyHive to query data from Hive:
from pyhive import hive

from pyhive import hive
 # Create connection to Hive server
conn = hive.Connection(host='localhost', port=10000, username='myusername')
 # Run a query and fetch results
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('SELECT * FROM mytable LIMIT 10')
results = cursor.fetchall()
 # Print the results
for row in results:
    print(row)
 # Close the connection
conn.close()

In this example, we first create a connection to a Hive server running on localhost at port 10000 . We then execute a query to select the first 10 rows from a table called mytable , and fetch the results using the fetchall() method. Finally, we print out the rows and close the connection.

Note that you’ll need to have a Hive server running and a table named mytable with some data in it in order for this example to work.