[python] 파이썬으로 분산 데이터베이스의 분석 및 시각화하기

21 Dec 2023

python

이 문서에서는 파이썬을 사용하여 분산 데이터베이스에서 데이터를 분석하고 시각화하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 분산 데이터베이스 접속

분산 데이터베이스에 접속하기 위해서는 해당 데이터베이스에 대한 라이브러리를 설치해야 합니다. 대표적으로 PyHive, Presto, Impala 등이 있습니다.

import pyhive
from pyhive import hive

# 분산 데이터베이스 연결
conn = hive.Connection(host='hostname', port=10000, username='username')

2. 데이터 분석

데이터베이스에 접속한 후에는 SQL 쿼리를 사용하여 데이터를 분석할 수 있습니다.

# SQL 쿼리 실행
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('SELECT * FROM table_name')
results = cursor.fetchall()

3. 데이터 시각화

Pandas나 Matplotlib 등을 사용하여 데이터를 시각화할 수 있습니다.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 결과 데이터를 데이터프레임으로 변환
df = pd.DataFrame(results, columns=['col1', 'col2', 'col3'])

# 데이터 시각화
df.plot(kind='bar', x='col1', y='col2')
plt.show()

분산 데이터베이스로부터 데이터를 가져와서 파이썬을 사용하여 분석하고 시각화하는 방법에 대해 간단히 소개했습니다.

참고 문헌:

배움이 있는 글이 되었으면 좋겠네요!

목차

1. 분산 데이터베이스 접속

2. 데이터 분석

3. 데이터 시각화