Hive中如何进行数据可视化操作？代码举例讲解

发表于 作者 IT之美

在Hive中,我们可以使用以下方式进行数据可视化操作:

  1. Apache Zeppelin:
  • 我们可以使用Apache Zeppelin进行Hive表数据的可视化分析。
  • 这需要在Zeppelin中配置HiveInterpreter,并编写%hive SQL语句进行数据查询与分析。
    例如:
SELECT * FROM table_name;     -- 查询Hive表数据

%hive
SELECT col1, COUNT(*) AS count  
FROM table_name 
GROUP BY col1;                    -- Hive分组聚合查询

%hive.setting repl=true
SET hive.cli.print.header=true;  -- 设置显示表头

SELECT * FROM table_name;        -- 查询结果带表头
  1. PySpark “` + Matplotlib
  • 我们可以使用PySpark从Hive中读取数据,并使用Matplotlib进行数据可视化分析。
  • 这需要编写PySpark代码从Hive表中查询数据,并使用Matplotlib绘制柱状图.散点图等。
    例如:
# PySpark SQL查询Hive表
df = spark.```("SELECT * FROM hive_table_name")

# Matplotlib绘制柱状图 
import matplotlib.pyplot as plt

df.select("col1").groupby("col1").count().plot(kind="bar")
plt.show()

# Matplotlib绘制散点图
df.select("col1", "col2").plot(kind="scatter", x="col1", y="col2") 
plt.show()
  1. Apache Superset:
  • 我们可以使用Apache Superset进行Hive表数据的可视化和Dashboard搭建。
  • 这需要在Superset中配置HiveDatabase,并创建Visualization和Dashboard,选择Hive表作为数据源。

例如:
在Superset中:
1) 添加Hive数据库配置;
2) 创建新的Visualization,选择Hive表作为数据源;
3) 选择Visualization类型(柱状图.散点图.地图等);
4) 设置相关配置并保存Visualization;
5) 在Dashboard中添加已有Visualization;
6) 发布Dashboard进行 Hive数据可视化分析。