利用python，从多个hive表导出多个excel文件

可以使用Python的pandas和pyhive库连接Hive数据库，并使用pandas的to_excel方法将数据写入Excel文件。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
from pyhive import hive

# Connect to Hive server
conn = hive.Connection(host='localhost', port=10000, username='hiveuser')

# Query multiple tables and combine results using UNION
query = """
SELECT * FROM table1
UNION
SELECT * FROM table2
UNION
SELECT * FROM table3
"""

# Load data into a pandas dataframe
df = pd.read_sql(query, conn)

# Write dataframe to Excel file
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx')
df.to_excel(writer, index=False)
writer.save()

# Close the connection to Hive server
conn.close()

这段代码会将Hive中的table1、table2和table3表导出并合并到一个名为output.xlsx的Excel文件中。

相关问题

python从hive导出excel

可以使用PyHive库连接Hive数据库，然后使用pandas库将数据读取到dataframe中，最后使用dataframe.to_excel()将数据保存为Excel文件。以下是一个示例代码：

from pyhive import hive
import pandas as pd

# 连接Hive数据库
conn = hive.Connection(host='your_host', port=10000, username='your_username', password='your_password', database='your_database')

# 读取Hive表数据到dataframe中
df = pd.read_sql('SELECT * FROM your_table', conn)

# 将dataframe保存为Excel文件
df.to_excel('your_excel_file.xlsx', index=False)

hive 一张表插入多个表

在 Hive 中，可以使用 INSERT INTO 语句将一张表的数据插入到多个表中。具体步骤如下：

1. 创建目标表，确保目标表的结构与源表相同。

2. 使用 INSERT INTO 语句将源表的数据插入到目标表中，同时指定多个目标表，例如：

INSERT INTO target_table1, target_table2, target_table3 SELECT * FROM source_table;

这将源表中的所有数据插入到目标表1、目标表2、目标表3中。

注意：需要确保目标表的结构与源表相同，否则可能会出现数据类型不匹配等问题。