在 Hbase 上导入 Python 包（如 pandas、numpy、matplotlib 等）通常需要借助 Hadoop 的 YARN 环境 或 Hbase 的 HDFS 存储，因为 Hbase 本身是一个基于 HDFS 的分布式存储系统，其数据存储在 HDFS 上，而 Python 通常运行在 Hadoop 的 YARN 上。
以下是 Hbase 上导入 Python 包的常见方法：
方法一：通过 HDFS 上传 Python 包并运行脚本
1. 下载 Python 包
你可以从 PyPI（Python Package Index）下载所需的 Python 包，例如：
pip install pandas或者从 HDFS 上传：
hdfs dfs -put /path/to/local/package.zip /user/hadoop/package.zip2. 在 Hbase 中运行 Python 脚本
在 Hbase 中运行 Python 脚本需要使用 Hadoop 的 YARN 环境，通常通过以下方式：
a. 使用 hbase shell 运行 Python 脚本
hbase shell然后在 Hbase shell 中运行 Python 脚本：
from hbase import Hbase
hbase = Hbase()
hbase.run("your_script.py")注意：Hbase 的 hbase shell 通常不直接支持 Python 脚本，需要使用 hadoop 命令运行 Python 脚本。
b. 使用 hadoop 命令运行 Python 脚本
在 HDFS 上运行 Python 脚本，例如：
hadoop jar /path/to/hadoop-mapreduce-client-jobclient.jar org.apache.hadoop.mapreduce.Job -D mapreduce.job.name=python_script -D mapreduce.job.reduces=1 -file /user/hadoop/your_script.py -archives /user/hadoop/your_script.zip -output /user/hadoop/output然后在 Hbase 中读取结果：
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.HbaseMapReduceRunner -D mapreduce.job.name=python_script -D mapreduce.job.reduces=1 -file /user/hadoop/your_script.py -archives /user/hadoop/your_script.zip -output /user/hadoop/output方法二：使用 Hadoop 的 Python 脚本
Hadoop 提供了 Python 脚本的支持，可以使用 hadoop 命令运行 Python 脚本，例如：
示例：运行一个简单的 Python 脚本
hadoop jar /path/to/hadoop-mapreduce-client-jobclient.jar org.apache.hadoop.mapreduce.Job -D mapreduce.job.name=python_script -D mapreduce.job.reduces=1 -file /user/hadoop/your_script.py -archives /user/hadoop/your_script.zip -output /user/hadoop/output然后在 Hbase 中读取结果：
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.HbaseMapReduceRunner -D mapreduce.job.name=python_script -D mapreduce.job.reduces=1 -file /user/hadoop/your_script.py -archives /user/hadoop/your_script.zip -output /user/hadoop/output方法三：使用 Hbase 的 Python API
Hbase 提供了 Python API（hbase 模块），可以在 Hbase 中直接使用 Python 进行操作。
示例：使用 hbase 模块读取 Hbase 数据
from hbase import Hbase
from hbase import HbaseColumnFamilyhbase = Hbase()
table = hbase.table('your_table')
row = table.get('row_key')
cell = row.get('column_family:column_qualifier')
print(cell.value)方法四：使用 Hadoop 的 Python 脚本运行在 Hbase 上
你可以将 Python 脚本打包成 Hadoop 的 jar 文件，然后在 Hbase 中运行。
示例：将 Python 脚本打包成 jar 文件
hadoop jar /path/to/hadoop-mapreduce-client-jobclient.jar org.apache.hadoop.mapreduce.Job -D mapreduce.job.name=python_script -D mapreduce.job.reduces=1 -file /user/hadoop/your_script.py -archives /user/hadoop/your_script.zip -output /user/hadoop/output总结
方法 适用场景 优点方法一 Hbase + Hadoop 环境 简单、直接方法二 Hadoop 环境 可以运行 Python 脚本方法三 Hbase 环境 直接使用 Hbase 的 Python API方法四 高度定制化 可以打包成 Hadoop jar 文件建议
如果你使用的是 Hbase 2.0+，推荐使用 Hbase 的 Python API。 如果你使用的是 Hadoop 2.x 或更高版本，推荐使用 Hadoop 的 Python 脚本。 如果你使用的是 Hadoop 1.x，可以使用hadoop 命令运行 Python 脚本。如果你有具体的 Python 包（如 pandas、numpy、matplotlib）或 Hbase 版本，我可以为你提供更具体的实现方式。
文章转自：[明日之后怎么解除同居 ] (https://www.52mwyd.com/news/36161.html)
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