1. 用requests下载保存成文件 2. 用pandas转换成hive的数据格式文件 3. 上传HDFS 4. hive建表 - 表结构参考erp数据库的 u_facility 设备信息表 5. 验证数据 6. 部署至生产调度平台

1. 使用Python的requests库下载文件并保存到本地：

   import requests
   
   url = "http://example.com/file.zip"  # 替换为你需要下载的URL
   response = requests.get(url)
   with open("file.zip", 'wb') as file:
       file.write(response.content)

这段代码将下载名为`file.zip`的文件到当前工作目录下。

2. 用pandas处理DataFrame并将其转化为Hive所需的CSV格式文件：

   import pandas as pd
   
   df = pd.read_csv('your_data.csv')  # 假设你的数据已经读入df
   df.to_hive_compressed('output_file.hive', index=False)  # 存储为压缩后的Hive格式

这里假设你已经有了一个Pandas DataFrame，`to_hive_compressed`方法将DataFrame转换为适合Hive的CSV格式并保存。

3. 上传HDFS（通常在Apache Hadoop环境）：

   hdfs dfs -put output_file.hive /path/in/hdfs

使用hadoop命令行工具将本地的`output_file.hive`文件上传到HDFS指定路径。

4. Hive建表，参考ERP数据库u_facility设备信息表：

   CREATE TABLE IF NOT EXISTS facility (
     id INT,
     name STRING,
     ...  # 根据实际字段列出属性
     PRIMARY KEY (id)
   ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n'
   STORED AS TEXTFILE;

具体字段名和类型需要根据`u_facility`表的实际结构调整。

5. 验证数据是否正确导入：

   SELECT * FROM facility LIMIT 10;  # 查看前几行数据

或者编写更复杂的查询来检查数据完整性。

6. 部署至生产调度平台（如Oozie、Airflow或Kubernetes）：
- Oozie：创建一个Oozie workflow job，包含启动Hive任务的动作。
- Airflow：在DAG（Directed Acyclic Graph）中添加一个新的HiveOperator任务。
- Kubernetes：使用Kubernetes Jobs或Tasks来部署Hive脚本作业。