Вставка в куст с помощью Pyhive вызывает ошибку

Question

Я использую pyhive для взаимодействия с ульем.

Оператор SELECT хорошо работает с использованием приведенного ниже кода.

# Import hive module and connect
from pyhive import hive
conn = hive.Connection(host="HOST")
cur = conn.cursor()

# Import pandas
import pandas as pd

# Store select query in dataframe 
all_tables = pd.read_sql("SELECT * FROM table LIMIT 5", conn)
print all_tables

# Using curssor 
cur = conn.cursor()
cur.execute('SELECT * FROM table LIMIT 5')
print cursor.fetchall()

Пока здесь нет проблем.Когда я хочу INSERT в улей.

Допустим, я хочу извинить этот запрос: INSERT INTO table2 SELECT Col1, Col2 FROM table1;

Я пытался:

cur.execute('INSERT INTO table2 SELECT Col1, Col2 FROM table1')

Я получаю эту ошибку

pyhive.exc.OperationalError: TExecuteStatementResp(status=TStatus(errorCode=1, errorMessage=u'Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.tez.TezTask', sqlState=u'08S01', infoMessages=[u'*org.apache.hive.service.cli.HiveSQLException:Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.tez.TezTask:28:27', u'org.apache.hive.service.cli.operation.Operation:toSQLException:Operation.java:388', u'org.apache.hive.service.cli.operation.SQLOperation:runQuery:SQLOperation.java:244', u'org.apache.hive.service.cli.operation.SQLOperation:runInternal:SQLOperation.java:279', u'org.apache.hive.service.cli.operation.Operation:run:Operation.java:324', u'org.apache.hive.service.cli.session.HiveSessionImpl:executeStatementInternal:HiveSessionImpl.java:499', u'org.apache.hive.service.cli.session.HiveSessionImpl:executeStatement:HiveSessionImpl.java:475', u'sun.reflect.GeneratedMethodAccessor81:invoke::-1', u'sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl:invoke:DelegatingMethodAccessorImpl.java:43', u'java.lang.reflect.Method:invoke:Method.java:498', u'org.apache.hive.service.cli.session.HiveSessionProxy:invoke:HiveSessionProxy.java:78', u'org.apache.hive.service.cli.session.HiveSessionProxy:access$000:HiveSessionProxy.java:36', u'org.apache.hive.service.cli.session.HiveSessionProxy$1:run:HiveSessionProxy.java:63', u'java.security.AccessController:doPrivileged:AccessController.java:-2', u'javax.security.auth.Subject:doAs:Subject.java:422', u'org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation:doAs:UserGroupInformation.java:1698', u'org.apache.hive.service.cli.session.HiveSessionProxy:invoke:HiveSessionProxy.java:59', u'com.sun.proxy.$Proxy33:executeStatement::-1', u'org.apache.hive.service.cli.CLIService:executeStatement:CLIService.java:270', u'org.apache.hive.service.cli.thrift.ThriftCLIService:ExecuteStatement:ThriftCLIService.java:507', u'org.apache.hive.service.rpc.thrift.TCLIService$Processor$ExecuteStatement:getResult:TCLIService.java:1437', u'org.apache.hive.service.rpc.thrift.TCLIService$Processor$ExecuteStatement:getResult:TCLIService.java:1422', u'org.apache.thrift.ProcessFunction:process:ProcessFunction.java:39', u'org.apache.thrift.TBaseProcessor:process:TBaseProcessor.java:39', u'org.apache.hive.service.auth.TSetIpAddressProcessor:process:TSetIpAddressProcessor.java:56', u'org.apache.thrift.server.TThreadPoolServer$WorkerProcess:run:TThreadPoolServer.java:286', u'java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor:runWorker:ThreadPoolExecutor.java:1149', u'java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker:run:ThreadPoolExecutor.java:624', u'java.lang.Thread:run:Thread.java:748'], statusCode=3), operationHandle=None)

ЕслиЯ извиняюсь тот же самый запрос в улье, все работает хорошо.Есть мысли?

Примечание: все мои столы внешние

CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS table ( col1 String, col2 String) stored as orc LOCATION 's3://somewhere' tblproperties ("orc.compress"="SNAPPY");

Answer 1

Вы можете сделать следующее, используя spark.

from pyspark.sql import sqlContext

# convert the pandas data frame to spark data frame
spark_df = sqlContext.createDataFrame(pandas_df)

# register the spark data frame as temp table
spark_df.registerTempTable("my_temp_table")

# execute insert statement using spark sql
sqlContext,sql("insert into hive_table select * from my_temp_table")

Это вставит данные из вашей data frame в hive таблицу.

Надеюсь, это поможет вам

Answer 2

Решением было добавить имя пользователя в строку подключения; conn = hive.Connection(host="HOST", username="USER")

Из того, что я понимаю, запросы улья разделены на множество типов операций (заданий). Когда вы выполняете простой запрос (ie. SELECT * FROM table), он считывает данные из метасторога куста. Для выполнения запроса не требуется задание mapReduce или таблицы tmp. Но как только вы переключаетесь на более сложные запросы (например, с помощью JOIN), вы в конечном итоге получаете ту же ошибку.

Код файла выглядит следующим образом:

# Import hive module and connect
from pyhive import hive
conn = hive.Connection(host="HOST", username="USER")
cur = conn.cursor()
query = "INSERT INTO table2 SELECT Col1, Col2 FROM table1"
cur.execute(query)

Так что, возможно, ему нужно разрешение или что-то еще .. Я буду искать больше об этом поведении и обновлю ответ.

Answer 3

Я не уверен, как вставить pandas df с помощью pyhive, но если у вас установлен pyspark, один из вариантов - вы можете конвертировать его в spark df и использовать pyspark.

from pyspark.sql import sqlContext
spark_df = sqlContext.createDataFrame(pandas_df)
spark_df.write.mode('append').saveAsTable('database_name.table_name')