python代码来编写文件行数和hive表数据量的比较的代码案例

可以参考以下代码：# 导入必要的库
import pandas as pd
import numpy as np# 计算文件行数
with open('file_name.txt', 'r') as f:
lines = f.readlines()
file_line_count = len(lines)# 连接Hive数据表
from pyhive import hive
conn = hive.Connection(host="localhost", port=10000, username="hive", database="default")# 计算Hive表数据量
query = "SELECT COUNT(*) FROM table_name"
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(query)
hive_data_volume = cursor.fetchone()[0]# 比较文件行数与Hive表数据量
if file_line_count > hive_data_volume:
print("文件行数大于Hive表数据量")
elif file_line_count < hive_data_volume:
print("文件行数小于Hive表数据量")
else:
print("文件行数等于Hive表数据量")

相关问题

python request获取响应数据存储到hive表 python spark 代码

要将Python requests获取到的响应数据存储到Hive表中，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先需要安装好PyHive库，可以使用pip命令进行安装：

   pip install pyhive

2. 在Python脚本中使用requests库发送请求，获取到响应数据。例如，假设我们要获取一个API的响应数据：

   import requests
   
   url = 'https://example.com/api/data'
   response = requests.get(url)
   data = response.json()

上述代码中，我们使用requests库发送了一个GET请求，获取了一个API的响应数据，并将响应数据转换为JSON格式保存在data变量中。

3. 将响应数据存储到Hive表中，可以使用PyHive库连接到Hive服务器，并执行INSERT语句将数据存储到表中。例如，假设我们有一个名为 `my_table` 的Hive表，表中有两个字段 `col1` 和 `col2`，我们要将上面获取到的响应数据存储到这个表中：

   from pyhive import hive
   
   conn = hive.connect(host='my-hive-server', port=10000, username='my-username', password='my-password', database='my-database')
   cursor = conn.cursor()
   
   for item in data:
       cursor.execute("INSERT INTO my_table (col1, col2) VALUES (%s, %s)", (item['field1'], item['field2']))
   
   cursor.close()
   conn.close()

上述代码中，我们使用PyHive库连接到Hive服务器，并创建了一个游标，然后遍历获取到的响应数据，执行INSERT语句将数据插入到Hive表中。

4. 用PySpark读取Hive表中的数据并进行处理：

   from pyspark.sql import SparkSession
   
   spark = SparkSession.builder.appName("MyApp").enableHiveSupport().getOrCreate()
   
   df = spark.sql("SELECT * FROM my_table")
   # 对数据进行处理
   df.show()

上述代码中，我们使用PySpark连接到Hive服务器，并创建了一个SparkSession。然后使用 `spark.sql` 方法读取Hive表中的数据，将数据存储在Spark DataFrame中，然后对数据进行处理，例如使用 `show` 方法显示数据。

注意：在上述代码中，需要将 `my-hive-server`、`my-username`、`my-password`、`my-database`、`my_table` 等参数替换为实际的值。另外，要根据响应数据的格式和表结构的要求，修改INSERT语句中的字段名和值，以及Spark代码中的表名和数据处理部分的代码。

编写Java代码，实现hive自定义函数，将MySQL数据写入hive表

好的，下面是Java代码实现hive自定义函数，将MySQL数据写入hive表的过程：

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
import org.apache.hadoop.io.Text;

public class InsertMySQLDataToHive extends UDF {

    public Text evaluate() {

        String driver = "com.mysql.jdbc.Driver";
        String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/test";
        String user = "root";
        String password = "123456";

        Connection conn = null;
        Statement stmt = null;
        ResultSet rs = null;

        String tableName = "hive_table";
        String mysqlTable = "mysql_table";

        try {
            Class.forName(driver);
            conn = DriverManager.getConnection(url, user, password);
            stmt = conn.createStatement();
            rs = stmt.executeQuery("SELECT * FROM " + mysqlTable);

            while (rs.next()) {
                String column1 = rs.getString("column1");
                String column2 = rs.getString("column2");
                String column3 = rs.getString("column3");

                String insertSql = "INSERT INTO TABLE " + tableName + " VALUES ('" + column1 + "','" + column2 + "','" + column3 + "')";
                stmt.execute(insertSql);
            }

            return new Text("Insert MySQL data to Hive table successfully!");

        } catch (ClassNotFoundException e) {
            e.printStackTrace();
            return new Text("ClassNotFoundException: " + e.getMessage());
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
            return new Text("SQLException: " + e.getMessage());
        } finally {
            try {
                if (rs != null) {
                    rs.close();
                }
                if (stmt != null) {
                    stmt.close();
                }
                if (conn != null) {
                    conn.close();
                }
            } catch (SQLException e) {
                e.printStackTrace();
                return new Text("SQLException: " + e.getMessage());
            }
        }
    }
}

这个自定义函数连接到本地的MySQL数据库，从中读取数据并将其插入到Hive表中。在Hive中使用此自定义函数时，可以通过以下方式：

hive> ADD JAR /path/to/InsertMySQLDataToHive.jar;
hive> CREATE TEMPORARY FUNCTION insert_mysql_data_to_hive AS 'InsertMySQLDataToHive';
hive> SELECT insert_mysql_data_to_hive();

这将在Hive表中插入来自MySQL的数据，并在查询完成后返回“成功插入MySQL数据到Hive表！”。