Python连接Hadoop数据中遇到的各种坑(汇总)

最近准备使用Python+Hadoop+Pandas进行一些深度的分析与机器学习相关工作。（当然随着学习过程的进展，现在准备使用Python+Spark+Hadoop这样一套体系来搭建后续的工作环境），当然这是后话。
但是这项工作首要条件就是将Python与Hadoop进行打通，本来认为很容易的一项工作，没有想到竟然遇到各种坑，花费了整整半天时间。后来也在网上看到大家在咨询相同的问题，但是真正解决这个问题的帖子又几乎没有，所以现在将Python连接Hadoop数据库过程中遇到的各种坑进行一个汇总，然后与大家进行分享，以尽量避免大家花费宝贵的时间。

（说明一下：这篇文章中的各种坑的解决，翻阅了网上无数的帖子，最好一GIT上面一个帖子的角落里面带了这么一句，否则很容易翻船。但是由于帖子太多，所以我就不一一帖出来了）

首先是选组件，我选择的是使用：impala+Python3.7来连接Hadoop数据库，如果你不是的话，就不要浪费宝贵时间继续阅读了。

执行的代码如下：

import impala.dbapi as ipdb
conn = ipdb.connect(host="192.168.XX.XXX",port=10000,user="xxx",password="xxxxxx",database="xxx",auth_mechanism='PLAIN')
cursor = conn.cursor()
#其中xxxx是表名，为了不涉及到公司的信息，我把表名隐藏掉了，大家自己换成自己数据库表名
cursor.execute('select * From xxxx')
print(cursor.description) # prints the result set's schema
for rowData in cursor.fetchall():
 print(rowData)
conn.close()

坑一：提示语法错误

现象：

/Users/wangxxin/miniconda3/bin/python3.7 /Users/wangxxin/Documents/Python/PythonDataAnalyze/project/knDt/pyHiveTest.py
Traceback (most recent call last):
  File "/Users/wangxxin/Documents/Python/PythonDataAnalyze/project/knDt/pyHiveTest.py", line 1, in <module>
    import impala.dbapi as ipdb
  File "/Users/wangxxin/miniconda3/lib/python3.7/site-packages/impala/dbapi.py", line 28, in <module>
    import impala.hiveserver2 as hs2
  File "/Users/wangxxin/miniconda3/lib/python3.7/site-packages/impala/hiveserver2.py", line 340
    async=True)

解决办法：将参数async全部修改为“async_”（当然这个可以随便，只要上下文一致，并且不是关键字即可），原因：在Python3.0中，已经将async标为关键词，如果再使用async做为参数，会提示语法错误；应该包括以下几个地方：

#hiveserver2.py文件338行左右
op = self.session.execute(self._last_operation_string,
                configuration,
                async_=True)
#hiveserver2.py文件1022行左右
def execute(self, statement, configuration=None, async_=False):
 req = TExecuteStatementReq(sessionHandle=self.handle,
               statement=statement,
               confOverlay=configuration,
               runAsync=async_)

坑二：提供的Parser.py文件有问题，加载的时候会报错

解决办法：

#根据网上的意见对原代码进行调整
elif url_scheme in ('c', 'd', 'e', 'f'):
 with open(path) as fh:
   data = fh.read()
elif url_scheme in ('http', 'https'):
 data = urlopen(path).read()
else:
 raise ThriftParserError('ThriftPy does not support generating module '
             'with path in protocol \'{}\''.format(
               url_scheme))

以上的坑一、坑二建议你直接修改。这两点是肯定要调整的；

坑三：上面的两个问题处理好之后，继续运行，会报如下错误：

TProtocolException: TProtocolException(type=4)

解决办法：

原因是由于connect方法里面没有增加参数：auth_mechanism='PLAIN，修改如下所示：

import impala.dbapi as ipdb
conn = ipdb.connect(host="192.168.XX.XXX",port=10000,user="xxx",password="xxxxxx",database="xxx",auth_mechanism='PLAIN')`

坑四：问题三修改好之后，继续运行程序，你会发现继续报错：

AttributeError: 'TSocket' object has no attribute 'isOpen'

解决办法：

由于是thrift-sasl的版本太高了(0.3.0)，故将thrift-sasl的版本降级到0.2.1

pip uninstall thrift-sasl
pip install thrift-sasl==0.2.1

坑五：处理完这个问题后，继续运行，继续报错（这个时间解决有点快崩溃的节奏了，但是请坚持住，其实你已经很快接近最后结果了）：

thriftpy.transport.TTransportException: TTransportException(type=1, message="Could not start SASL: b'Error in sasl_client_start (-4) SASL(-4): no mechanism available: Unable to find a callback: 2'")

解决办法：这个是最麻烦的，也是目前最难找到解决办法的。

I solved the issue, had to uninstall the package SASL and install PURE-SASL, when impyla can&acute;t find the sasl package it works with pure-sasl and then everything goes well.

主要原因其实还是因为sasl和pure-sasl有冲突，这种情况下，直接卸载sasl包就可能了。

pip uninstall SASL

坑六：但是执行完成，继续完成，可能还是会报错：

TypeError: can't concat str to bytes

定位到错误的最后一条，在init.py第94行（标黄的部分）

header = struct.pack(">BI", status, len(body))
#按照网上的提供的办法增加对BODY的处理
if (type(body) is str):
body = body.encode()
self._trans.write(header + body)
self._trans.flush()

经过以上步骤，大家应该可以连接Hive库查询数据，应该是不存在什么问题了。

最后总结一下，连接Hadoop数据库中各种依赖包，请大家仔细核对一下依赖包（最好是依赖包相同，也就是不多不少[我说的是相关的包]，这样真的可以避免很多问题的出现）

建议按顺序安装，我这边之前有依赖包的问题，但是最终我是通过conda进行安装的。
其中在安装thriftpy、thrift_sasl、impyla报的时候报错，想到自己有conda，直接使用conda install，会自动下载依赖的包，如下所示（供没有conda环境的同学参考）

祝您好运！如果在实际过程中还是遇到各种各样的问题，请你留言。

最后有一点提示：

SQL里面不要带分号，否则会报错。但是这个就不是环境问题了。报错如下：

impala.error.HiveServer2Error: Error while compiling statement: FAILED: ParseException line 2:83 cannot recogniz

来源：https://blog.csdn.net/wx0628/article/details/86550582