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：
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#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()
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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！
原文链接：http://blog.csdn.net/kwsy2008/article/details/52041811