将求职数据分层写入hive离线数仓的脚本代码

将求职数据分层写入Hive离线数仓的脚本通常是在大数据处理框架如Apache Hadoop生态系统下完成的，这里以Python的PySpark为例，因为Hive主要是作为元数据库服务，而不是直接操作数据存储的。假设我们有一个DataFrame叫做`job_data`：

from pyspark.sql import SparkSession

# 初始化SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName('JobDataImport').getOrCreate()

# 假设job_data包含求职信息，例如职位、技能、经验等字段
# job_data = ...

# 定义数据分层规则，例如按岗位类别（如技术岗、管理岗）和招聘来源（如线上、线下）划分
def layer_data(row):
    category = row['category']
    source = row['source']
    return f'{category}_{source}'

# 创建新的列表示数据层次
job_data_with_layer = job_data.withColumn('layer', F.lit(layer_data(job_data.head(0))) \
                                   .over(Window.partitionBy('category', 'source')))

# 写入Hive表，这里假设表名为job_data_layers，且已经存在对应的数据分区
job_data_with_layer.write.format('parquet') \
                      .partitionBy('layer') \
                      .saveAsTable('job_data_layers')