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经常在数据开发中需要搞udf,最近发现transform更加方便易用,但是经常会涉及到集群python版本不一、包不全或者部分机器上没有安装python。
所以咱们需要快速的进行环境配置。
因为mac自带安装好的python,所以就不讲怎么安装了。可以去官网下个: https://www.python.org/downloads/source/
1、安装虚拟环境工具:
执行:pip install virtualenv,如果没有pip的话可以google一把,自行安装
2、创建虚拟环境:
新建一个目录,各种环境文件放里面:
midir envs
cd 到该目录下,创建python虚拟环境:
virtualenv python-env
创建完了可以看到会新增一个python-env文件夹。
如果你对python版本有要求,也可以指定python版本进行创建:
virtualenv -p /usr/bin/python2.7 python-env
3、在新的虚拟环境安装自己需要的包:
激活虚拟环境:
source python-env/bin/activate
这时候在这个环境下安装的py包都是在该环境下的,可以用pip install进行安装
例如:pip install pyhs2
(安装pyhs2的时候出现异常 Cannot uninstall 'six'. It is a distutils installed project,直接跳过 sudo pip install pyhs2 --ignore-installed six)
退出虚拟环境:
deactivate
4、修改文件配置:
进入虚拟环境的bin文件夹
修改activate文件内的路径:
DIR_PATH="$( cd "$( dirname "${BASH_SOURCE[0]}" )" && pwd )"
VIRTUAL_ENV="$( readlink -f "${DIR_PATH}/../" )"
5、打包文件:
进入 python-env文件夹内(因为目录层级少一点), 打包虚拟环境:
tar -zcf python-env.tgz *
检查一下打包文件是否把对应包打进去了,查看打包是否把pyhs2打进去了:
tar -tvf python-env.tgz |grep "pyhs2"
6、如何引用python环境
新建shell文件例如test.sh,代码如下:
source ./python-env.tgz/bin/activate
python test_transform.py
写好 test_ transform 的代码,例如简单的计算(不要纠结案例的业务逻辑):
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys
def main():
data_list = sys.stdin.readlines()
# 获取id循环次数,除数-1,结果加+1
n = (data_list.__len__() - 1)/20 + 1
j = 1
while j <= n:
id_lists = data_list[(j - 1) * 20:j * 20]
ids = []
for id in id_lists:
ids.append(id.strip())
j += 1
for id in ids:
result=[id,str(id*100),str(id+10)]
print '\t'.join(str(e) for e in result)
if __name__ == "__main__":
main()
把python-env.tgz、 test.sh、test_ transform.py 上传至集群的hdfs上,例如在:hdfs:///user/tmp
7、hive引用transfrom:
进入hive客户端后,加载上述文件:
ADD ARCHIVE hdfs:///user/tmp/python-env.tgz;
ADD FILE hdfs:///user/tmp/test.sh;
ADD FILE hdfs:///user/tmp/test_transform.py;
执行hsql:
select
transform(id) USING 'test.sh' as (id,price1,price2)
from
(
select 100 as id from dual
)
以上整个流程搞通,那么就算集群上没有装python,你都可以自己创建transform进行快速开发了。
以上所述是小编给大家介绍的transform python环境快速配置方法,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对我们网站的支持!
本文标题: transform python环境快速配置方法
本文地址: http://www.cppcns.com/jiaoben/python/240681.html
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