impala基本命令操作和python调用样例

impala-shell

不得不说这个东西真的是不用习惯,感觉还是个不完全成熟的产品。

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()
或者
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。

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

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

插入数据

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="\t" --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)

也可以返回一个pandas的dataframe类型。

from impala.util import as_pandas

df = as_pandas(cur)
發表評論
所有評論
還沒有人評論,想成為第一個評論的人麼? 請在上方評論欄輸入並且點擊發布.
相關文章