环境：Centos6.5 python2.7
1、下载并安装Python package:impyla-0.14.0.tar.gz
https://pypi.python.org/packages/6c/30/da9fe733561eb948a07aaef3ae0240ac6a5466cfea5e6872525515634544/impyla-0.14.0.tar.gz
python setup.py install
或者pip install impyla
2、python客户端与impala交互
连接impala:部署的ip--hive,默认端口：21050
from impala.dbapi import connect
conn = connect(host='192.168.0.10', port=21050)
cur = conn.cursor()
cur.execute('select name as num from user ;')
data_list=cur.fetchall()
for data in data_list:
#用户列表
print "用户名称:",data
1、安装Python packagepip install impyla2、python客户端与impala交互2.1 连接impala>>> from impala.dbapi import connect>>> conn = connect(host='my.impala.host', port=21050)>>> cur = conn.cursor()
Impala由Cloudera公司主导开发的大数据实时查询分析工具，宣称比原来基于MapReduce的HiveSQL查询速度提升3~90倍，且更加灵活易用。提供类SQL的查询语句，能够查询存储在Hadoop的HDFS、Kudu、HBase（实际生产环境中不用）中的PB级大数据。查询速度快是其最大的卖点。简言之impala作为大数据实时查询分析工具，具有查询速度快，灵活性高，易整合，可伸缩性强等特点。
但是在一些实时性要求很高的场景中，一方面满足实时性要求，一方面提升用户体验。Impala因其快速的响应能力当之无愧作为首选查询分析工具。
因需要将impala仅仅作为数据源使用，而python有较好的数据分析函数，所以需要使用python客户端来获取impala中的表数据，这里的测试环境是：
操作系统：win7 (linux下也可行)
python 2.7
大数据环境：centos6.6
CDH版本：CDH5.4.1
impala 2.1.2 port:21050
1、安装Python package
pip install impyla
2、python客户端与impala交互
2.1 连接impala
>>> from impala.dbapi import connect
>>> conn = connect(hos
Impala可以查询存储在HDFS或者HBase中的数据。
Impala通过专用分布式查询引擎，绕过MapReduce直接访问数据，查询性能远高于Hive。
三、impyla
基于HiveServ...
黑马旅游网（5）：旅游线路分页展示1 功能描述2 功能分析3 代码实现
项目课程链接：https://www.bilibili.com/video/BV1CE411E7h4
完整课程连接：https://www.bilibili.com/video/BV1uJ411k7wy
1 功能描述
接上篇黑马旅游网（4）：分类数据展示，本篇博客将分析和实现将具体某类旅游线路分成多个页面在前端网页进行展示。本案例预先提供了 国内游 分类的相关图片和文本数据，当功能正确实现后，单击分类栏中的 国内游 按钮，便可切换至对应
class Patch(object):
def __init__(self,patch_list,instance,patch_number=500,fields=None):
self.patch_list=patch_list
self.instance=instance
self.patch_number=patch_number
self.fields=fields
self.__result=[]
很多已经入坑了数据挖掘工程师和数据分析师的人，基本上都会接触到mysql、SqlServer、hive、impala以及phoenix等等各种各样的数据库。
作为数据挖掘工程师和数据分析师而言，我们不需要精通数据库环境的搭建，数据库的性能优化，但我们需要掌握如何使用查询。
如果你选择一门语言来做数据分析、数据挖掘的工具，那么这门语言如何连接对应的数据库显得尤为重要。因为进行复杂的数据分析，我们不可能只用一条查询语句解决，我们需要将查询的结果在进行数据清洗等等一系列的操作转换，数据才能打到我们的要求。
