一、关于Python操作mysql:

1.导入pyutil模块，这模块有很多常用的功能

 from pyutil.program.db import DAL

 def get_mysql_dal():
      mysql_db_conf = Conf(‘配置文件的位置‘)
      screenlock_dal = DAL(host=mysql_db_conf.host, port=mysql_db_conf.port, user=mysql_db_conf.user, passwd = "22",name=mysql_db_conf.name)
      return mysql_dal

  2.之后用execute函数执行sql语句就OK了

          mysql_dal.excute(sql).fetchone()

  3.fetchone()只取出一个结果，fetchall()把结果全取出来。fetchone的结果就是一个值，可以判断是否为None。fetchall的结果会出来一个列表，列表元素是元组，元组元素取决于你的sql语句：

 [(12, 3715231920, ‘stay_page‘, ‘click_headline‘), (12, 3715231920, ‘stats‘, ‘‘), (14, 2679244993, ‘detail‘, ‘page_close_key‘)]

fetchall的结果不应该和None比较，因为都不会等于空，想要看sql有没查出东西，看 len(excute返回值)==0。

 4.这种操作好像不用涉及到关闭数据库的问题

二、关于hive

1.查询方式和sql基本类似，但是记住要先查看hive的分区，查询语句好像一定要加上所在的分区，比如按时间分区的，data=http://www.mamicode.com/2017-06-06号一个分区，date=2017-06-07这样分。where语句要有所限定where date=20170606这样，要不然查不出来

2.show partitions 查看分区，hive写完sql语句后使用map-reduce执行，挺慢的，有一系列的语句可以多优化。

3.python操作hive数据库：百度吧

三、关于HDFS

1.常用的HDFS命令–一堆，自己找。

查看文件内容  hadoop fs -text /data/.../...../20170531/*|less

关于如何用python操作Hdfs文件，在用python写spark那边再说吧。

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