Python导出Hive数据表Schema的完整实现方案
本文介绍如何使用Python脚本自动导出Hive数据表的字段及类型信息。通过连接Hive并遍历所有表,获取每表的列名与数据类型,最终生成包含表结构详情的Excel文件,旨在为运营团队提供清晰的HUE查询支持。
本文探讨的核心议题是利用Python语言提取Hive数据表的Schema信息,并提供了具体的实现代码供参考。
为了应对运营部门频繁且无休止的查询请求,团队决定将具备查询价值的数据从MySQL迁移至Hive,并引导运营人员使用开源工具HUE进行数据查询。鉴于运营人员对表结构缺乏深入了解,我们需要提供一份详细的表结构说明。为此,我们编写了一个脚本,能够从Hive数据库中检索每张表的字段名称及其对应的数据类型,具体实现代码如下:
#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()
事实上,我们的Hive数据库将所有元数据存储在MySQL中。通过分析这些元数据,同样可以获取到表结构的相关信息。
总结
以上是关于Python导出Hive数据表Schema的完整代码示例,希望能对大家有所帮助。欢迎感兴趣的朋友继续浏览本站其他相关专题。如有任何不足之处,敬请留言指正。感谢各位对本站的支持!
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