作为spark程序员，使用python实现以下逻辑：有一个hive表，表名：employee，包含id，name字段，想通过http api输入id，获取address，此api的每次调用只接收10个id批量调用。最后将结果id，name，address写入emoloyee2表

要实现这个逻辑，您可以使用Python编写Spark程序。下面是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, udf
import requests

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("EmployeeAPI").enableHiveSupport().getOrCreate()

# 读取employee表数据
employee_df = spark.sql("SELECT id, name FROM employee")

# 定义API请求函数
def get_address(ids):
    url = "http://api.example.com/get_address"
    params = {"ids": ",".join(ids)}
    response = requests.get(url, params=params)
    data = response.json()
    return data

# 定义UDF函数
get_address_udf = udf(get_address)

# 注册UDF函数
spark.udf.register("get_address", get_address_udf)

# 定义批量调用函数
def batch_get_address(ids):
    return spark.sql(f"SELECT id, name, get_address(id) AS address FROM employee WHERE id IN ({','.join(ids)})")

# 注册批量调用函数
spark.udf.register("batch_get_address", batch_get_address)

# 执行批量调用
result_df = spark.sql("SELECT batch_get_address(id) AS result FROM employee")

# 提取结果数据
result_data = result_df.select("result.*").rdd.flatMap(list)

# 创建employee2表并写入结果数据
result_data.toDF().write.saveAsTable("employee2", mode="overwrite")

# 停止SparkSession
spark.stop()

请注意，上述代码假设您已经正确配置了Hive和Spark环境，并且可以访问到Hive中的`employee`表和可以通过API获取到地址的接口。另外，您可能需要根据实际情况进行适当的修改和调整，比如更改API的URL、请求参数等。