Python使用进程池并发执行SQL语句的操作代码
这段代码使用了 Python 的 multiprocessing
模块来实现真正的并行处理,绕过 Python 的全局解释器锁(GIL)限制,从而在多核 CPU 上并发执行多个 SQL 语句。
from pyhive import hive import multiprocessing # 建立连接 conn = hive.Connection(host="localhost", port=10000, username="your_username", password="your_password") # SQL 语句列表 sql_statements = [ "INSERT INTO table1 VALUES (1, 'value1')", "INSERT INTO table1 VALUES (2, 'value2')", "INSERT INTO table1 VALUES (3, 'value3')" ] # 定义执行函数 def execute_sql(sql): with conn.cursor() as cursor: cursor.execute(sql) # 确保多进程代码只在主进程中执行 if __name__ == '__main__': # 使用进程池并发执行 with multiprocessing.Pool() as pool: pool.map(execute_sql, sql_statements) # 关闭连接 conn.close()
1. 导入模块
from pyhive import hive import multiprocessing
pyhive
: 这是用于连接和操作 Hive 数据库的 Python 库。hive.Connection
用于建立与 Hive 数据库的连接。multiprocessing
: 这是 Python 的标准库,用于创建和管理进程。通过multiprocessing
,我们可以绕过 Python 的 GIL(全局解释器锁)限制,实现真正的并行处理。
2. 建立数据库连接
conn = hive.Connection(host="localhost", port=10000, username="your_username", password="your_password")
- 这里我们使用
hive.Connection
建立一个到 Hive 数据库的连接。 - 参数:
host
: HiveServer2 的主机地址,通常是localhost
或 HiveServer2 运行的服务器 IP。port
: HiveServer2 的端口号,默认是10000
。username
: 连接 Hive 使用的用户名。password
: 连接 Hive 使用的密码。
这个连接对象 conn
将在后续的代码中用于创建游标(cursor),并通过游标执行 SQL 语句。
3. 定义 SQL 语句列表
sql_statements = [ "INSERT INTO table1 VALUES (1, 'value1')", "INSERT INTO table1 VALUES (2, 'value2')", "INSERT INTO table1 VALUES (3, 'value3')" ]
- 这里定义了一个包含多个 SQL 语句的列表
sql_statements
。每个语句都是一个插入操作,将数据插入到 Hive 表table1
中。 - 你可以根据实际需求修改这些 SQL 语句。
4. 定义执行函数
def execute_sql(sql): with conn.cursor() as cursor: cursor.execute(sql)
execute_sql
函数是用于执行单个 SQL 语句的函数。with conn.cursor() as cursor
:为当前数据库连接创建一个游标对象cursor
,这个游标用于执行 SQL 语句。cursor.execute(sql)
:执行传入的 SQL 语句。
- 这个函数会被进程池中的每个进程调用,每个进程都会独立执行一个 SQL 语句。
5. 使用进程池并发执行
with multiprocessing.Pool() as pool: pool.map(execute_sql, sql_statements)
multiprocessing.Pool()
:创建一个进程池。进程池可以管理一组工作进程,并将任务分配给这些进程。- 默认情况下,
Pool()
会根据系统的 CPU 核心数创建相应数量的工作进程。 - 你可以通过参数指定池中的进程数量,例如
Pool(4)
表示创建 4 个工作进程。
- 默认情况下,
pool.map(execute_sql, sql_statements)
:pool.map
方法会将execute_sql
函数应用到sql_statements
列表中的每个元素上。pool.map
方法会自动将 SQL 语句列表分配给进程池中的工作进程,每个进程独立执行一个 SQL 语句。- 这个过程是并行的,多个进程可以同时执行不同的 SQL 语句,从而提高执行效率。
6. 关闭数据库连接
conn.close()
- 在所有 SQL 语句执行完毕后,我们关闭数据库连接,释放资源。
进程池的工作原理
multiprocessing.Pool
提供了一种方便的方式来并行化执行函数。其工作原理如下:
- 创建进程池:当你创建一个
Pool
对象时,会启动多个工作进程(数量可以指定,或默认根据 CPU 核心数决定)。 - 任务分配:当你调用
pool.map
时,进程池会将任务(在这里是execute_sql
函数)分配给空闲的工作进程。 - 并行执行:每个工作进程独立执行分配给它的任务,互不干扰。
- 结果收集:
pool.map
会收集所有工作进程的执行结果,并按照原始任务列表的顺序返回结果。
为什么使用进程池而不是线程池?
- GIL 限制:Python 的全局解释器锁(GIL)限制了多线程的并行执行能力,尤其是在 CPU 密集型任务中,多线程并不能充分利用多核 CPU。
- 进程并行:
multiprocessing
模块通过创建多个进程来绕过 GIL 限制,每个进程都有自己的 Python 解释器和内存空间,因此可以实现真正的并行执行。 - 适用场景:
- 线程池:适合 I/O 密集型任务(例如,等待数据库查询结果)。
- 进程池:适合 CPU 密集型任务(例如,并行计算、数据处理等),或者你需要绕过 GIL 限制时。
注意事项
- 数据库连接:在多进程环境中,每个进程都有自己的内存空间,因此每个进程需要独立的数据库连接。在上述代码中,每个进程都通过
conn.cursor()
创建了自己的游标。 - 进程开销:创建和销毁进程有一定的开销,因此对于非常短小的任务,进程池可能不会显著提高性能。在这种情况下,可以考虑调整进程池的大小或使用其他优化手段。
- 连接池:如果你的程序需要频繁访问数据库,可以考虑使用数据库连接池来复用数据库连接,减少连接建立和关闭的开销。
总结
- 进程池:通过
multiprocessing.Pool
实现,可以绕过 Python 的 GIL 限制,实现真正的并行处理。 - 适用场景:适合 CPU 密集型任务或需要并行执行多个独立任务的场景。
- 代码结构:
- 建立数据库连接。
- 定义 SQL 语句列表。
- 定义执行函数
execute_sql
。 - 使用进程池并发执行 SQL 语句。
- 关闭数据库连接。
通过这种方式,你可以充分利用多核 CPU 的优势,并发执行多个 SQL 语句,从而提高程序的执行效率。
解决多进程报错
你遇到的错误是 RuntimeError
,这是因为你在使用 multiprocessing
时没有正确地保护代码的入口点。具体来说,在 Windows 系统上(以及其他非 fork 的启动方式),你必须将多进程相关的代码放在 if __name__ == '__main__':
语句块中,以避免子进程在启动时重新导入主模块并执行不必要的代码。
错误原因:
在 Windows 系统中,Python 的 multiprocessing
模块使用 spawn 启动子进程,这意味着子进程会重新导入当前脚本。如果不加以保护,子进程会再次执行主模块中的代码,导致递归创建进程并抛出错误。
解决方案:
你需要将多进程相关的代码放在 if __name__ == '__main__':
语句块中,确保只有主进程会执行这些代码,而子进程不会。
修改后的代码:
import multiprocessing data = [ "1", "2", "3" ] # 定义执行函数 def print_str(data): print(data) # 确保多进程代码只在主进程中执行 if __name__ == '__main__': # 使用进程池并发执行 with multiprocessing.Pool() as pool: pool.map(print_str, data)
解释:
if __name__ == '__main__':
确保了只有在直接运行当前脚本时,才会执行其中的多进程代码。子进程不会执行这个代码块,从而避免了递归创建进程的问题。- 在 Windows 系统上,这是使用
multiprocessing
时必须遵循的惯用写法。
其他注意事项:
- 如果你打算将脚本打包成可执行文件(例如使用
pyinstaller
),你还需要调用multiprocessing.freeze_support()
,不过在大多数脚本运行的情况下,这个调用不是必须的。
例如:
if __name__ == '__main__': multiprocessing.freeze_support() # 如果需要打包成可执行文件,可以加上这行 with multiprocessing.Pool() as pool: pool.map(print_str, data)
执行sql 简单示例
import multiprocessing data = [ ] # 定义执行函数 def print_str(data): print(data) # 确保多进程代码只在主进程中执行 if __name__ == '__main__': data2 = [ "1", "2", "3" ] for i in data2: data_str = f""" inset into {i} """ data.append(data_str) # 使用进程池并发执行 with multiprocessing.Pool() as pool: pool.map(print_str, data)
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