用python将hdfs里的csv文件中的数据写入到Hive的卡口表中

以下是用Python将HDFS中的CSV文件写入Hive卡口表的示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName("Write CSV to Hive") \
    .enableHiveSupport() \
    .getOrCreate()

# 读取HDFS中的CSV文件
csv_df = spark.read \
    .option("header", True) \
    .option("inferSchema", True) \
    .csv("/path/to/csv/file.csv")

# 将数据写入Hive卡口表
csv_df.write \
    .mode("overwrite") \
    .insertInto("your_hive_database.your_kakou_table")

其中，`/path/to/csv/file.csv`是HDFS中CSV文件的路径，`your_hive_database`是你的Hive数据库名，`your_kakou_table`是你的卡口表名。

在使用此代码之前，需要确保已经正确配置了Spark和Hive环境，并且Hive数据库和卡口表已经创建好了。

相关问题

利用部署好的HDFS、Spark及HBase集群，将课程资料中“实训”->“交通大数据”目录中的“卡口表.csv”先上传至HDFS文件系统中。使用Scala、Python或者Java任一一种语言编写程序，将csv文件中的数据写入到HBase的卡口表中。

Scala版本的代码如下：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration
import org.apache.hadoop.fs.Path
import org.apache.hadoop.hbase.{HBaseConfiguration, TableName}
import org.apache.hadoop.hbase.client.{ConnectionFactory, Put, Table}
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes
import org.apache.spark.sql.SparkSession

object CSVtoHBase {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("CSVtoHBase")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()

    // Define HBase configuration
    val conf: Configuration = HBaseConfiguration.create()
    conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop-2.8.5/etc/hadoop/core-site.xml"))
    conf.addResource(new Path("/usr/local/hbase-2.2.4/conf/hbase-site.xml"))
    val connection = ConnectionFactory.createConnection(conf)
    val table: Table = connection.getTable(TableName.valueOf("traffic_data:station_vehicle"))

    // Read CSV file from HDFS
    val csvPath = "hdfs://localhost:9000/user/hadoop/实训/交通大数据/卡口表.csv"
    val csvDF = spark.read.format("csv").option("header", "true").option("inferSchema", "true").load(csvPath)

    // Write data to HBase
    val putList = csvDF.rdd.map(row => {
      val put = new Put(Bytes.toBytes(row.getAs[String]("id")))
      put.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("station_id"), Bytes.toBytes(row.getAs[String]("站点编号")))
      put.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("direction"), Bytes.toBytes(row.getAs[String]("方向")))
      put.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("vehicle_type"), Bytes.toBytes(row.getAs[String]("车型")))
      put.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("vehicle_count"), Bytes.toBytes(row.getAs[String]("车辆数")))
      put
    }).collect().toList

    table.put(putList)

    // Close connection
    table.close()
    connection.close()
  }
}

说明：

1. 首先需要创建一个SparkSession对象。
2. 然后定义HBase的配置信息。
3. 读取HDFS中的CSV文件为DataFrame。
4. 将DataFrame的每一行数据转换成Put对象，并收集到列表中。
5. 将Put列表批量写入HBase中。
6. 关闭表和连接。

python连接hdfs和hive，将hdfs中的csv文件导入hive的数据表中

可以使用PyHive库连接Hive和HDFS，并使用HiveQL语句将HDFS中的CSV文件导入Hive数据表中。下面是一个示例代码：

from pyhive import hive
import pandas as pd

# 连接Hive
conn = hive.connect(host='localhost', port=10000, username='username')

# 创建Hive表
create_table_qry = """
CREATE TABLE IF NOT EXISTS my_table (
    col1 STRING,
    col2 INT,
    col3 FLOAT
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
LINES TERMINATED BY '\n'
STORED AS TEXTFILE
"""
with conn.cursor() as cur:
    cur.execute(create_table_qry)

# 从HDFS中导入数据到Hive表
load_data_qry = """
LOAD DATA INPATH '/path/to/csv/file.csv' INTO TABLE my_table
"""
with conn.cursor() as cur:
    cur.execute(load_data_qry)

# 查询导入的数据
select_qry = """
SELECT * FROM my_table
"""
df = pd.read_sql(select_qry, conn)
print(df.head())

# 关闭连接
conn.close()

其中，需要将`host`和`username`参数替换为实际的Hive主机名和用户名，将`/path/to/csv/file.csv`替换为实际的HDFS中CSV文件的路径。在上述代码中，使用Pandas库读取Hive数据表中的数据并打印前5行。