hive导出建表语句ddl

你可以使用 Hive 的 show create table 命令来查看建表语句 DDL，具体操作步骤如下：

1. 进入 Hive 命令行，选择要查看建表语句的表。

2. 执行命令：show create table tablename; （将 tablename 替换为你要查看建表语句的表名）。

3. 系统会返回该表的建表语句 DDL。

示例命令：

hive> use mydatabase;
hive> show create table mytable;

示例输出：

CREATE TABLE `mytable`(
  `id` int, 
  `name` string, 
  `age` int)
ROW FORMAT DELIMITED 
  FIELDS TERMINATED BY ',' 
  STORED AS INPUTFORMAT 
  'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat' 
  OUTPUTFORMAT 
  'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'
LOCATION
  'hdfs://localhost:9000/user/hive/warehouse/mydatabase.db/mytable'
TBLPROPERTIES (
  'transient_lastDdlTime'='1625595195')

相关问题

hive导出某个库的建表语句ddl

你可以通过以下方式导出Hive数据库中所有表的DDL语句：

1. 使用命令行工具进入Hive终端，输入"show tables in databasename"命令，其中"databasename"为要导出DDL的数据库名。该命令将列出该数据库中所有表的名称。

2. 针对每个表，输入"show create table databasename.tablename"命令，其中"databasename"为数据库名，"tablename"为表名。执行该命令后，会输出该表的DDL语句。

3. 如果你想要将所有表的DDL语句保存到一个文件中，可以使用以下命令：

   hive -e 'show tables in databasename' | xargs -I "{}" hive -e 'show create table databasename.{}'

这个命令会先列出该数据库中所有表名，然后逐个执行"show create table databasename.tablename"命令，输出每个表的DDL语句。你可以将输出结果保存到文件中，例如：

   hive -e 'show tables in databasename' | xargs -I "{}" hive -e 'show create table databasename.{}' > database_tables_ddl.sql

这样就会将该数据库中所有表的DDL语句保存到"database_tables_ddl.sql"文件中。

Python 通过hive建表语句ddl文件生成excel

Python通过Hive创建表的DDL（数据定义语言）通常不会直接生成Excel文件，因为Hive主要用于在Hadoop生态系统中管理大规模的数据仓库，其核心操作是在数据库级别而非文件格式转换。如果你想从Hive查询结果导出到Excel，一般的做法是先运行SQL查询获取数据，然后使用Python库如pandas将数据保存到DataFrame，最后利用openpyxl或xlsxwriter等库将DataFrame转换成Excel文件。

下面是一个简单的示例：

import pandas as pd
from pyhive import hive

# 连接到Hive
conn = hive.Connection(host='your_host', port=your_port, username='your_username', database='your_database')

# 创建游标并执行查询
cursor = conn.cursor()
query = "SELECT * FROM your_table"
data = cursor.execute(query)

# 将查询结果转为pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data.fetchall(), columns=data.description)

# 导出到Excel
with pd.ExcelWriter('output.xlsx') as writer:
    df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)