简介
我们在做金融数据分析时候，往往会遇到这样的困惑，部分数据源位于mysql，部分数据源位于hive，部分数据位于sqlserver…数据分析时对于这样的跨数据源的多数据源表的join等操作往往十分苦恼，这种情况下，将数据导成csv，txt等低效的交互方式往往是不可取的。针对这样的跨数据源多表join操作行为，本文介绍来那个中间那个简单的实现方式。
1.利用pythonpandas
Python有相应的接口可以连接mysql，hive等数据源，并将结果转化成dataframe，在dataframe中进行相应的操作。
具体如下：
可以通过下列代码连接mysql
python连接hive,并转成pandasdataframe
读取hive表代码如下
通过上述方法就可以获取mysql以及hive表对应的pandasdataframe，通过dataframe就可以做相应的多表操作了
2.利用spark连接mysql和hive进行操作
通过python连接mysql和hive的一个缺点是，依赖单台服务器，如果表特别大的话往往会导致集群资源不够，同时python分别连接mysql和hive得到的dataframedf1和df2之间不能灵活的进行sql语法操作，下面介绍一种更加强大的跨数据库数据表的多表操作方法：利用spark连接不同的数据仓库，并创建临时表进行操作。
具体方法如下：
spark连接hive
如果spark安装顺利的话，在cdh集群下，spark是可以直接脸上hive表的，这时候hive表和创建的临时表table_test做操作，具体如下：
总结
面对数据源位于mysql，hive等多个数据仓库的情况，往往用pythonpandas和sparksql都可以实现跨仓库级别的操作，但是如果资源允许的话，sparksql往往可以起到更好的效果，可以直接进行表级别的join操作，不用通过dataframe周转。