Python中使用pyspark连接hive数据库时，对SQL语句中的dayno字段做时间的起始终止两个参数传递

在Python中使用pyspark连接hive数据库时，可以使用Spark SQL中的date_add和date_sub函数来对dayno字段做时间的起始和终止参数传递。

具体操作如下：

1. 导入必要的库

from pyspark.sql.functions import date_add, date_sub
from pyspark.sql import SparkSession

2. 创建SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("hive_test").enableHiveSupport().getOrCreate()

3. 构建SQL语句

start_date = '2022-01-01'
end_date = '2022-01-31'
dayno = 10

sql = """
SELECT *
FROM my_table
WHERE dt BETWEEN date_sub('{0}', {1}) AND date_add('{0}', {1})
""".format(start_date, dayno)

在上述SQL语句中，date_add和date_sub函数的第一个参数是起始日期，第二个参数是天数，用于计算出终止日期。

4. 执行SQL语句

result = spark.sql(sql)

以上就是使用pyspark连接hive数据库时，对SQL语句中的dayno字段做时间的起始终止两个参数传递的方法。

相关问题

Python中使用pyspark连接hive数据库时，对SQL语句中的dayno字段做时间的参数传递

你可以使用Python中的datetime模块来生成时间参数，然后将其传递给SQL语句中的dayno字段。具体步骤如下：

1. 导入datetime模块

import datetime

2. 创建一个datetime对象，表示你要查询的日期

date = datetime.datetime(2022, 1, 1)

这里的参数分别为年、月、日。你可以根据需要修改这些参数，生成不同的日期。

3. 将datetime对象转换成字符串格式

date_str = date.strftime('%Y%m%d')

这里将datetime对象转换成了字符串，格式为YYYYMMDD，这是Hive中常用的日期格式。你也可以根据需要修改格式字符串。

4. 将date_str传递给SQL语句中的dayno字段

假设你要查询某个表中指定日期的数据，SQL语句可能长这样：

SELECT * FROM table WHERE dayno = '20220101'

你可以使用Python的字符串格式化功能，将date_str插入到SQL语句中：

sql = "SELECT * FROM table WHERE dayno = '{}'" .format(date_str)

这样生成的SQL语句就可以根据需要传递给pyspark连接Hive数据库的相关方法，比如hivecontext.sql()。

python使用pyspark链接远程hive数据库，并读取多段SQL语句获得多个数据

可以使用 PySpark 中的 SparkSession 和 SparkSQL 来连接远程的 Hive 数据库，并执行多段 SQL 语句获取多个数据。

以下是一个简单的示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建 SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("Python Spark Hive example").enableHiveSupport().getOrCreate()

# 设置远程 Hive 数据库的连接信息
hive_host = 'your_hive_host'
hive_port = 'your_hive_port'
hive_db = 'your_hive_db'
hive_user = 'your_hive_user'
hive_password = 'your_hive_password'

# 构建 JDBC 连接字符串
jdbc_url = f"jdbc:hive2://{hive_host}:{hive_port}/{hive_db}"
connectionProperties = {
  "user": hive_user,
  "password": hive_password,
  "driver": "org.apache.hive.jdbc.HiveDriver"
}

# 执行多段 SQL 语句获取多个数据
sql_list = [
    "SELECT * FROM table1",
    "SELECT * FROM table2",
    "SELECT * FROM table3"
]
for sql in sql_list:
    df = spark.read.jdbc(url=jdbc_url, table=sql, properties=connectionProperties)
    df.show()

这段代码会连接到远程 Hive 数据库，执行多段 SQL 语句，并且依次输出每个 SQL 语句查询得到的结果。注意需要将上述代码中的 `your_hive_host`、`your_hive_port`、`your_hive_db`、`your_hive_user`、`your_hive_password` 替换为实际的 Hive 数据库连接信息。