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这篇文章运用简单易懂的例子给大家介绍Win10系统如何使用Python3连接Hive，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
由于数据存放在大数据平台的Hive数据仓库中，我需要在Win10系统上利用Python3连接Hive，然后读取数据，进行探索、分析和挖掘工作。
我通过网上查找资料和实际测试，把Win10系统Python3成功连接Hive配置总结如下。
第一步：安装依赖库
pip install bitarray pip install bit_array pip install thrift pip install thriftpy pip install pure_sasl pip install --no-deps thrift-sasl==0.2.1
提示：若是无法安装，也可以点击如下网址，
https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
选择合适库的whl下载，然后进行本地化安装。
第二步：安装impyla库
我采用本地化安装方式，先下载impyla库的whl，如下图：
再安装
pip install E:/Python_Library/impyla-0.16.2-py2.py3-none-any.whl
提示：上面的绝对路径根据你自己的情况而定
第三步：测试impyla库是否可以使用
from impala.dbapi import connect #用来连接Hive的函数 from impala.util import as_pandas #用来把数据结构转换为pandas
若是运行通过，表示利用impala连接Hive配置成功。
简单示例：
从Hive的一张表读取100条记录，放到pandas的DataFrame里面。
参考代码：
from impala.dbapi import connect #用来连接Hive的函数
from impala.util import as_pandas #用来把数据结构转换为pandas
conn = connect(host='my.host.com', port=21050)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('SELECT * FROM mytable LIMIT 100')
df = as_pandas(cursor)
cursor.close()关于Win10系统如何使用Python3连接Hive就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
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