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Python でHive のデータを変換・出力するETL 処理を作る方法
CData Python Connector とpetl モジュールを使って、Hive のデータを変換後にCSV ファイルに吐き出すETL 処理を実装します。
最終更新日：2023-09-23
この記事で実現できるHive 連携のシナリオ
こんにちは！ウェブ担当の加藤です。マーケ関連のデータ分析や整備もやっています。
Pythonエコシステムには多くのモジュールがあり、システム構築を素早く効率的に行うことができます。本記事では、CData Python Connector for ApacheHive とpetl フレームワークを使って、Hive のデータにPython から接続してデータを変換、CSV に出力するETL 変換を実装してみます。
CData Python Connector は効率的なデータ処理によりHive のデータ にPython から接続し、高いパフォーマンスを発揮します。Hive にデータをクエリする際、ドライバーはフィルタリング、集計などがサポートされている場合SQL 処理を直接Hive 側に行わせ、サポートされていないSQL 処理については、組み込みのSQL エンジンによりクライアント側で処理を行います（JOIN やSQL 関数など）。
必要なモジュールのインストール
pip で必要なモジュールおよびフレームワークをインストールします：
pip install petl pip install pandas
Python でHive のデータをETL 処理するアプリを構築
モジュールとフレームワークをインストールしたら、ETL アプリケーションを組んでいきます。コードのスニペットは以下の通りです。フルコードは記事の末尾に付いています。
CData Connector を含むモジュールをインポートします。
import petl as etl import pandas as pd import cdata.apachehive as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Hive Connector からHive への接続を行います
cnxn = mod.connect("Server=127.0.0.1;Port=10000;TransportMode=BINARY;")
Apache Hive への接続を確立するには以下を指定します。
- Server：HiveServer2 をホストするサーバーのホスト名またはIP アドレスに設定。
- Port：HiveServer2 インスタンスへの接続用のポートに設定。
- TransportMode：Hive サーバーとの通信に使用するトランスポートモード。有効な入力値は、BINARY およびHTTP です。デフォルトではBINARY が選択されます。
- AuthScheme：使用される認証スキーム。有効な入力値はPLAIN、LDAP、NOSASL、およびKERBEROS です。デフォルトではPLAIN が選択されます。
- CData 製品においてTLS/SSL を有効化するには、UseSSL をTrue に設定します
Hive をクエリするSQL 文の作成
Hive にはSQL でデータアクセスが可能です。Customers エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT City, CompanyName FROM Customers WHERE Country = 'US'"
Hive データ のETL 処理
DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、petl でETL（抽出・変換・ロード）パイプラインを組みます。この例では、Hive のデータ を取得して、CompanyName カラムでデータをソートして、CSV ファイルにデータをロードします。
table1 = etl.fromdb(cnxn,sql) table2 = etl.sort(table1,'CompanyName') etl.tocsv(table2,'customers_data.csv')
CData Python Connector for ApacheHive を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Hive のデータ を扱うことができ、petl のようなETL パッケージから直接データにアクセスが可能になります。
おわりに
Hive Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Hive のデータ への接続をPython アプリやスクリプトから簡単に作成しましょう。
フルソースコード
import petl as etl
import pandas as pd
import cdata.apachehive as mod
cnxn = mod.connect("Server=127.0.0.1;Port=10000;TransportMode=BINARY;")
sql = "SELECT City, CompanyName FROM Customers WHERE Country = 'US'"
table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)
table2 = etl.sort(table1,'CompanyName')
etl.tocsv(table2,'customers_data.csv')
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