impala基本命令操作和Python调用样例

Posted 2021-04-06 编程技术圈

Hello，World！

01

impala

impala-shell

不得不说这个东西真的是用不习惯，感觉还是个不完全成熟的产品。和mysql还有差异，更新数据没有update函数。

支持命令

-q query （--query=query） 一次查询，不进入impala-shell-d default_db （--database=default_db） 指定数据库-B（--delimited）去格式化输出--output_delimiter=character 指定分隔符--print_header 打印列名-f query_file（--query_file=query_file）执行查询文件，以分号分隔-o filename （--output_file filename） 结果输出到指定文件

查询时间

select now()select current_timestamp() 

结果

2019-10-14 17:32:22.712372

创建数据库

create database if not exists 库

切换数据库

use 库

时间字符串格式化为秒数

select unix_timestamp('20190909', 'yyyyMMdd')

结果

1567987200

格式化为时间戳

select to_date('20190909', 'yyyyMMdd')

结果

2019-09-09 00:00:00.000000

查看所有的表

show tables

show语句可以配合like条件使用，但是不支持模糊匹配，查表名比较麻烦。

创建数据表

create table if not exists 库.表( 列1 数据类型, 列2 数据类型, ……… 列N 数据类型  );

删除数据库

drop database if exists 库

删除数据表

drop table if exists 表

将内容转化为小写

select lower(列) from 表

最大和最小值

select max(列) from 表select min(列) from 表

distinct

取列的唯一值集合。

select distinct 列 from 表

limit

限制返回的结果数量，limit 10就只返回10个。测试时带上可以较快返回结果， 并减少资源消耗。

select * from 表 limit 10

group by

分组函数，select时不能直接使用*选择全部，指定固定返回字段的一个值。

having

过滤约束，通常和group by连用。

select * from 表 group by 列 having 条件

order by

排序，默认asc升序。desc为降序。

select * from 表 order by 列

字符串替换函数

REPLACE(原始字符串,目标串,被替换的串)

如果参数是支持的字符数据类型之一，并且在原始字符串中能够找到目标串，返回替换后的字符串；反之返回原始字符串；如果参数是支持的 binary 数据类型之一，则返回二进制数据。不支持 text,ntext类型字段的替换。

查看数据库表结构

DESCRIBE 表;

返回数据表的字段名称和字段类型

插入数据

多条插入。这里没写单条插入的原因是单条插入的效率太低，各个数据库单条插入的性能都会表现得很差，不推荐。

insert into 表 (列1, 列2 , 列3, 列4 )values(200, 'h1' , 'de' , 'SZ'),(201, 'h2' , 'de' , 'GD'),(202, 'h3' , 'de' , 'BJ');

最好在多条数据查询时一并插入，避免影响效率。

查所有表名

暂时没找到方法。最后使用编程语言调用impala返回结果，处理之后再二次查询。

数据导出

导出结果到csv

impala-shell -q "select * from test limit 10" -B --output_delimiter="	" --print_header -o /var/db_bak.csv

Python接口impyla

安装

pip install impyla

基本连接代码

from impala.dbapi import connect
conn = connect(host='127.0.0.1', port=21050)cursor = conn.cursor()cursor.execute('SELECT * FROM table LIMIT 10')results = cursor.fetchall()print(results)

也可以直接通过游标返回一个pandas的dataframe类型。

from impala.util import as_pandasfrom impala.dbapi import connect
conn = connect(host='127.0.0.1', port=21050)cur = conn.cursor()cur.execute('SELECT * FROM table LIMIT 10')df = as_pandas(cur)df.describe()

   - end -  

觉得内容还不错的话，给我点个“在看”呗