python request获取响应数据存储到hive表 python spark 代码

要将Python requests获取到的响应数据存储到Hive表中，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先需要安装好PyHive库，可以使用pip命令进行安装：

   pip install pyhive

2. 在Python脚本中使用requests库发送请求，获取到响应数据。例如，假设我们要获取一个API的响应数据：

   import requests
   
   url = 'https://example.com/api/data'
   response = requests.get(url)
   data = response.json()

上述代码中，我们使用requests库发送了一个GET请求，获取了一个API的响应数据，并将响应数据转换为JSON格式保存在data变量中。

3. 将响应数据存储到Hive表中，可以使用PyHive库连接到Hive服务器，并执行INSERT语句将数据存储到表中。例如，假设我们有一个名为 `my_table` 的Hive表，表中有两个字段 `col1` 和 `col2`，我们要将上面获取到的响应数据存储到这个表中：

   from pyhive import hive
   
   conn = hive.connect(host='my-hive-server', port=10000, username='my-username', password='my-password', database='my-database')
   cursor = conn.cursor()
   
   for item in data:
       cursor.execute("INSERT INTO my_table (col1, col2) VALUES (%s, %s)", (item['field1'], item['field2']))
   
   cursor.close()
   conn.close()

上述代码中，我们使用PyHive库连接到Hive服务器，并创建了一个游标，然后遍历获取到的响应数据，执行INSERT语句将数据插入到Hive表中。

4. 用PySpark读取Hive表中的数据并进行处理：

   from pyspark.sql import SparkSession
   
   spark = SparkSession.builder.appName("MyApp").enableHiveSupport().getOrCreate()
   
   df = spark.sql("SELECT * FROM my_table")
   # 对数据进行处理
   df.show()

上述代码中，我们使用PySpark连接到Hive服务器，并创建了一个SparkSession。然后使用 `spark.sql` 方法读取Hive表中的数据，将数据存储在Spark DataFrame中，然后对数据进行处理，例如使用 `show` 方法显示数据。

注意：在上述代码中，需要将 `my-hive-server`、`my-username`、`my-password`、`my-database`、`my_table` 等参数替换为实际的值。另外，要根据响应数据的格式和表结构的要求，修改INSERT语句中的字段名和值，以及Spark代码中的表名和数据处理部分的代码。