pyinstaller打包python源程序访问hive

1.需求

  使用hvie server一段时间后,业务部门需要自己不定时的查询业务数据,之前这一块都是他们提需求我们来做,后来发现这样重复一样的工作放在我们这边做是在没有效率,遂提出给他们工具或者web UI自助查询,当然hive有自己的hwi可以通过网页UI进行自助查询,但是这对不懂sql的业务人员有点不太友好,目前有没时间去修改hwi的UI,所以还是给他们提供查询工具吧。我这边主要使用python thrift访问集群的hive,所以自然要将python源码打包成.exe,业务人员在windows环境下双击该应用程序,输入参数回车后即可查询hive数据。

 

2.python thrift访问hive示例代码如下(connectHive.py):

#-*-encoding: utf-8-*-
'''
Created on 2014年2月19日

@author: jxw
'''

import sys
from hive_service import ThriftHive
from hive_service.ttypes import HiveServerException
from thrift import Thrift
from thrift.transport import TSocket
from thrift.transport import TTransport
from thrift.protocol import TBinaryProtocol


def hiveExe(sql):

    try:
        transport = TSocket.TSocket('192.168.243.128', 10000) 
        transport = TTransport.TBufferedTransport(transport)
        protocol = TBinaryProtocol.TBinaryProtocol(transport)
        client = ThriftHive.Client(protocol)
        transport.open()


        client.execute(sql)

        print "The return value is : " 
        #print client.fetchAll()
        for r in client.fetchAll():
            #for w in r.strip().split('\t'):
                #print w
            print r
        print "............"
        transport.close()
    except Thrift.TException, tx:
        print '%s' % (tx.message)

if __name__ == '__main__':
    num = int(raw_input("input top N:"))
    #print num
    sql_ctx = "select * from game_log.tab_char_create limit %d" %num
    #print sql_ctx
    hiveExe(sql_ctx)
    s = raw_input("Enter any key to exit.")
    print s

3.从http://www.pyinstaller.org/下载pyinstaller,放在F:\zip目录下并解压,将以上代码copy到该目录下,如下图:

pyinstaller打包python源程序访问hive_第1张图片

4.打开命令行进入上面的目录,输入以下代码

其中-F表示生成单一的一个可执行文件.exe(会将各种.dll等文件集成一个exe文件);-p代表需要import的包的目录,这里是python使用thrift服务访问hive的包py。

执行完成后会在当前目录下生成一个connectHive的目录,见上图。

5.执行

在connectHive目录下的dist下面有个connectHive.exe,即为需要的执行文件,双击如下:

输入参数后回车,执行结果见下:

pyinstaller打包python源程序访问hive_第2张图片

按任意键即可退出。

 

6.待优化

(1) 将结果序列化进文件,方便业务人员自由处理;

(2) 设置hive query的执行频度,这可以在代码中设置hadoop用户和mapreduce使用的作业队列mapred.job.queue.name,防止集群资源被该业务频繁大规模占用。

 

 

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