python导出hive数据表的schema实例代码

本文研究的主要问题是python语言导出hive数据表的schema，分享了实现代码，具体如下。为了

本文研究的主要问题是python语言导出hive数据表的schema，分享了实现代码，具体如下。

为了避免运营提出无穷无尽的查询需求，我们决定将有查询价值的数据从mysql导入hive中，让他们使用HUE这个开源工具进行查询。想必他们对表结构不甚了解，还需要为之提供一个表结构说明，于是编写了一个脚本，从hive数据库中将每张表的字段即类型查询出来，代码如下：

#coding=utf-8 
import pyhs2 
from xlwt import * 
 
hiveconn = pyhs2.connect(host='10.46.77.120', 
 port=10000, 
 authMechanism='PLAIN', 
 user='hadoop', 
 database='hibiscus_data', 
 ) 
 
def create_excel(): 
 sql = 'show tables' 
 tables = [] 
 with hiveconn.cursor() as cursor: 
 cursor.execute(sql) 
 res = cursor.fetch() 
 for table in res: 
 tables.append(table[0]) 
 
 tableinfo = [] 
 for table in tables: 
 tableinfo.append(get_column_info(table)) 
 
 create_excel_ex(tableinfo) 
 
def create_excel_ex(tableinfo): 
 w = Workbook() 
 sheet = w.add_sheet(u'表结构') 
 row = 0 
 for info in tableinfo: 
 row = write_tale_info(info,sheet,row) 
 w.save('hive_schema.xls') 
 
def write_tale_info(tableinfo,sheet,row): 
 print row 
 sheet.write_merge(row,row,0,2,tableinfo['table']) 
 
 row += 1 
 sheet.write(row,0,u'名称') 
 sheet.write(row,1,u'类型') 
 sheet.write(row,2,u'解释') 
 row += 1 
 
 fields = tableinfo['fields'] 
 for field in fields: 
 sheet.write(row,0,field['name']) 
 sheet.write(row,1,field['type']) 
 row += 1 
 
 return row + 1 
 
 
def get_column_info(table): 
 sql = 'desc {table}'.format(table=table) 
 info = {'table':table,'fields':[]} 
 with hiveconn.cursor() as cursor: 
 cursor.execute(sql) 
 res = cursor.fetch() 
 for item in res: 
 if item[0] == '': 
 break 
 info['fields'].append({'name':item[0],'type':item[1]}) 
 
 return info 
 
if __name__ == '__main__': 
 create_excel() 

其实，我们的hive数据库将所有的元数据存储在了mysql当中，分析这些元数据也可以获得表结构信息。

总结

以上就是本文关于python导出hive数据表的schema实例代码的全部内容，希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题，如有不足之处，欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持！

python hive schema python hive schematool 参数 python hive initschema python hive create schema