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這篇文章主要講解了解決Python連接Hadoop數(shù)據(jù)中遇到的問題,內(nèi)容清晰明了,對此有興趣的小伙伴可以學(xué)習(xí)一下,相信大家閱讀完之后會有幫助。
最近準(zhǔn)備使用Python+Hadoop+Pandas進(jìn)行一些深度的分析與機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)工作。(當(dāng)然隨著學(xué)習(xí)過程的進(jìn)展,現(xiàn)在準(zhǔn)備使用Python+Spark+Hadoop這樣一套體系來搭建后續(xù)的工作環(huán)境),當(dāng)然這是后話。
但是這項工作首要條件就是將Python與Hadoop進(jìn)行打通,本來認(rèn)為很容易的一項工作,沒有想到竟然遇到各種坑,花費了整整半天時間。后來也在網(wǎng)上看到大家在咨詢相同的問題,但是真正解決這個問題的帖子又幾乎沒有,所以現(xiàn)在將Python連接Hadoop數(shù)據(jù)庫過程中遇到的各種坑進(jìn)行一個匯總,然后與大家進(jìn)行分享,以盡量避免大家花費寶貴的時間。
(說明一下:這篇文章中的各種坑的解決,翻閱了網(wǎng)上無數(shù)的帖子,最好一GIT上面一個帖子的角落里面帶了這么一句,否則很容易翻船。但是由于帖子太多,所以我就不一一帖出來了)
首先是選組件,我選擇的是使用:impala+Python3.7來連接Hadoop數(shù)據(jù)庫,如果你不是的話,就不要浪費寶貴時間繼續(xù)閱讀了。
執(zhí)行的代碼如下:
import impala.dbapi as ipdb conn = ipdb.connect(host="192.168.XX.XXX",port=10000,user="xxx",password="xxxxxx",database="xxx",auth_mechanism='PLAIN') cursor = conn.cursor() #其中xxxx是表名,為了不涉及到公司的信息,我把表名隱藏掉了,大家自己換成自己數(shù)據(jù)庫表名 cursor.execute('select * From xxxx') print(cursor.description) # prints the result set's schema for rowData in cursor.fetchall(): print(rowData) conn.close()
坑一:提示語法錯誤
現(xiàn)象:
/Users/wangxxin/miniconda3/bin/python3.7 /Users/wangxxin/Documents/Python/PythonDataAnalyze/project/knDt/pyHiveTest.py
Traceback (most recent call last):
File "/Users/wangxxin/Documents/Python/PythonDataAnalyze/project/knDt/pyHiveTest.py", line 1, in <module>
import impala.dbapi as ipdb
File "/Users/wangxxin/miniconda3/lib/python3.7/site-packages/impala/dbapi.py", line 28, in <module>
import impala.hiveserver2 as hs2
File "/Users/wangxxin/miniconda3/lib/python3.7/site-packages/impala/hiveserver2.py", line 340
async=True)
解決辦法:將參數(shù)async全部修改為“async_”(當(dāng)然這個可以隨便,只要上下文一致,并且不是關(guān)鍵字即可),原因:在Python3.0中,已經(jīng)將async標(biāo)為關(guān)鍵詞,如果再使用async做為參數(shù),會提示語法錯誤;應(yīng)該包括以下幾個地方:
#hiveserver2.py文件338行左右 op = self.session.execute(self._last_operation_string, configuration, async_=True) #hiveserver2.py文件1022行左右 def execute(self, statement, configuration=None, async_=False): req = TExecuteStatementReq(sessionHandle=self.handle, statement=statement, confOverlay=configuration, runAsync=async_)
坑二:提供的Parser.py文件有問題,加載的時候會報錯
解決辦法:
#根據(jù)網(wǎng)上的意見對原代碼進(jìn)行調(diào)整 elif url_scheme in ('c', 'd', 'e', 'f'): with open(path) as fh: data = fh.read() elif url_scheme in ('http', 'https'): data = urlopen(path).read() else: raise ThriftParserError('ThriftPy does not support generating module ' 'with path in protocol \'{}\''.format( url_scheme))
以上的坑一、坑二建議你直接修改。這兩點是肯定要調(diào)整的;
坑三:上面的兩個問題處理好之后,繼續(xù)運行,會報如下錯誤:
TProtocolException: TProtocolException(type=4)
解決辦法:
原因是由于connect方法里面沒有增加參數(shù):auth_mechanism='PLAIN,修改如下所示:
import impala.dbapi as ipdb conn = ipdb.connect(host="192.168.XX.XXX",port=10000,user="xxx",password="xxxxxx",database="xxx",auth_mechanism='PLAIN')`
坑四:問題三修改好之后,繼續(xù)運行程序,你會發(fā)現(xiàn)繼續(xù)報錯:
AttributeError: 'TSocket' object has no attribute 'isOpen'
解決辦法:
由于是thrift-sasl的版本太高了(0.3.0),故將thrift-sasl的版本降級到0.2.1
pip uninstall thrift-sasl pip install thrift-sasl==0.2.1
坑五:處理完這個問題后,繼續(xù)運行,繼續(xù)報錯(這個時間解決有點快崩潰的節(jié)奏了,但是請堅持住,其實你已經(jīng)很快接近最后結(jié)果了):
thriftpy.transport.TTransportException: TTransportException(type=1, message="Could not start SASL: b'Error in sasl_client_start (-4) SASL(-4): no mechanism available: Unable to find a callback: 2'")
解決辦法:這個是最麻煩的,也是目前最難找到解決辦法的。
I solved the issue, had to uninstall the package SASL and install PURE-SASL, when impyla can´t find the sasl package it works with pure-sasl and then everything goes well.
主要原因其實還是因為sasl和pure-sasl有沖突,這種情況下,直接卸載sasl包就可能了。
pip uninstall SASL
坑六:但是執(zhí)行完成,繼續(xù)完成,可能還是會報錯:
TypeError: can't concat str to bytes
定位到錯誤的最后一條,在init.py第94行(標(biāo)黃的部分)
header = struct.pack(">BI", status, len(body)) #按照網(wǎng)上的提供的辦法增加對BODY的處理 if (type(body) is str): body = body.encode() self._trans.write(header + body) self._trans.flush()
經(jīng)過以上步驟,大家應(yīng)該可以連接Hive庫查詢數(shù)據(jù),應(yīng)該是不存在什么問題了。
最后總結(jié)一下,連接Hadoop數(shù)據(jù)庫中各種依賴包,請大家仔細(xì)核對一下依賴包(最好是依賴包相同,也就是不多不少[我說的是相關(guān)的包],這樣真的可以避免很多問題的出現(xiàn))
序號 | 包名 | 版本號 | 安裝命令行 |
---|---|---|---|
1 | pure_sasl | 0.5.1 | pip install pure_sasl==0.5.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple |
2 | thrift | 0.9.3 | pip install thrift==0.9.3 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple |
3 | bitarray | 0.8.3 | pip install bitarray==0.8.3 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple |
4 | thrift_sasl | 0.2.1 | pip install thrift_sasl==0.2.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple |
5 | thriftpy | 0.3.9 | pip install thriftpy==0.3.9 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple |
6 | impyla | 0.14.1 | pip install impyla==0.14.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple |
建議按順序安裝,我這邊之前有依賴包的問題,但是最終我是通過conda進(jìn)行安裝的。
其中在安裝thriftpy、thrift_sasl、impyla報的時候報錯,想到自己有conda,直接使用conda install,會自動下載依賴的包,如下所示(供沒有conda環(huán)境的同學(xué)參考)
package | build | size |
---|---|---|
ply-3.11 | py37_0 | 80 KB |
conda-4.6.1 | py37_0 | 1.7 MB |
thriftpy-0.3.9 | py37h2de35cc_2 | 171 KB |
祝您好運!如果在實際過程中還是遇到各種各樣的問題,請你留言。
最后有一點提示:
SQL里面不要帶分號,否則會報錯。但是這個就不是環(huán)境問題了。報錯如下:
impala.error.HiveServer2Error: Error while compiling statement: FAILED: ParseException line 2:83 cannot recogniz
看完上述內(nèi)容,是不是對解決Python連接Hadoop數(shù)據(jù)中遇到的問題有進(jìn)一步的了解,如果還想學(xué)習(xí)更多內(nèi)容,歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。
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