from odps import ODPS from odps import options import pandas as pd import multiprocessing as mp CORE = 2 MIGRATE_TABLE = 'crm_adm_pdm_dev.migrate_odps_his_table' df= o.get_table(MIGRATE_TABLE) df= df.to_df().to_pandas() source_table = df['source_table'].values.tolist() partition_col = df['partition_col'].values.tolist() target_table = df['target_table'].values.tolist() condition = df['condition'].values.tolist() def ins(source_table,partition_col,target_table,condition): try: print(source_table,target_table) if partition_col == '' or partition_col is None: sql = "INSERT OVERWRITE TABLE %s SELECT * FROM %s %s" % (target_table,source_table,condition) else: sql = "INSERT OVERWRITE TABLE %s partition(%s) SELECT * FROM %s %s" % (target_table,partition_col,source_table,condition) print(sql) o.execute_sql(sql) except Exception as e: print(f"Error while processing {source_table}:\n {e}") with mp.Pool(processes=CORE) as pool: res = pool.starmap_async(ins,zip(source_table,partition_col,target_table,condition)) res.wait()

对于你的代码，我注意到你正在使用ODPS库来连接和操作MaxCompute。你导入了`ODPS`和`options`模块，然后使用`get_table`方法获取了一个表，并将其转换为Pandas DataFrame。

接下来，你将表中的一些列分别赋值给了`source_table`、`partition_col`、`target_table`和`condition`变量。

然后，你定义了一个名为`ins`的函数，将这些变量作为参数传递进去。在函数内部，你尝试执行一个SQL语句，将源表的数据插入到目标表中。如果存在分区列，则将其作为分区信息插入。

最后，你使用`multiprocessing.Pool`创建了一个进程池，并使用`starmap_async`方法并行地调用`ins`函数，将参数从四个列表中逐个取出。使用`CORE`变量来指定进程池的大小。

请问有什么我可以帮助你的吗？

相关问题

odps_python实现行列转换

可以使用pandas库来实现行列转换，具体步骤如下：

1. 将ODPS表读入pandas dataframe中

import pandas as pd
from odps import ODPS

odps = ODPS('your_access_id', 'your_secret_access_key', 'your_project_name', 'your_endpoint')
table = odps.get_table('your_table_name')
df = pd.read_sql('select * from {}'.format(table.name), odps)

2. 使用`transpose()`函数转置数据

df_transposed = df.transpose()

3. 将转置后的数据写入ODPS表中

odps.write_table('your_new_table_name', df_transposed, partition='your_partition')

注意：在写入新表时需要指定分区信息。如果原表有分区，可以直接使用原表的分区信息，例如：

odps.write_table('your_new_table_name', df_transposed, partition=table.partitions)

在odps_python中把sql查询出来字段的值用作列名去建表

可以通过以下步骤实现：

1. 执行 SQL 查询，并将结果保存在一个 DataFrame 中。
2. 从 DataFrame 中提取列名，并将其存储在一个列表中。
3. 使用列表中的列名创建一个新的 DataFrame，其中列名是表中的列名。
4. 使用 `create_table` 方法创建新表，将新 DataFrame 作为参数传递。

下面是一个示例代码：

from odps import ODPS
import pandas as pd

# 连接ODPS
access_id = 'your_access_id'
access_key = 'your_access_key'
project = 'your_project_name'
end_point = 'your_end_point'
odps = ODPS(access_id, access_key, project, endpoint=end_point)

# 执行SQL查询
sql = 'SELECT * FROM your_table_name'
df = odps.execute_sql(sql).to_pandas()

# 获取列名列表
column_names = df.columns.tolist()

# 创建新表的DataFrame
new_df = pd.DataFrame(columns=column_names)

# 创建新表
table_name = 'your_new_table_name'
odps.create_table(table_name, new_df)

在创建新表之后，您可以使用 `insert_into` 方法将原始表中的数据插入到新表中。