python完整实现hivesql文件进行数据血缘解析输出源表目标表，源字段目标字段来实现表级别以及字段级别的血缘解析

要实现Hive SQL文件的数据血缘解析，您可以使用Python的第三方库PyHive来连接Hive并执行SQL语句，然后使用Python的其他库（例如sqlparse）来解析SQL语句和生成血缘关系图。

以下是一个基本的实现流程：

1. 连接到Hive并执行查询，获取SQL语句。

from pyhive import hive

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

# 执行查询
cursor.execute('SELECT * FROM mytable')
sql = cursor.query_string

2. 使用sqlparse库解析SQL语句，获取表名、字段名等信息。

import sqlparse

# 解析SQL语句
parsed = sqlparse.parse(sql)[0]

# 获取表名
table_name = None
for token in parsed.tokens:
    if isinstance(token, sqlparse.sql.Identifier) and token.value.lower() == 'from':
        table_name = next(parsed.token_next(parsed.token_index(token))).value
        break

# 获取字段名
field_names = []
for token in parsed.tokens:
    if isinstance(token, sqlparse.sql.IdentifierList):
        for identifier in token.get_identifiers():
            field_names.append(identifier.value)

3. 根据表名和字段名，生成血缘关系图。

# TODO: 根据表名和字段名生成血缘关系图

4. 输出结果，包括源表、目标表、源字段、目标字段等信息。

# TODO: 输出结果，包括源表、目标表、源字段、目标字段等信息

注意，这只是一个基本的实现流程，您需要根据实际需求进行修改和完善。例如，您可能需要处理更复杂的SQL语句、支持更多的SQL方言、生成更详细的血缘关系图等。