本文研究的主要问题是python语言导出hive数据表的schema，分享了实现代码，具体如下。

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为了避免运营提出无穷无尽的查询需求，我们决定将有查询价值的数据从mysql导入hive中，让他们使用HUE这个开源工具进行查询。想必他们对表结构不甚了解，还需要为之提供一个表结构说明，于是编写了一个脚本，从hive数据库中将每张表的字段即类型查询出来，代码如下：

#coding=utf-8 
import pyhs2 
from xlwt import * 
 
hiveconn = pyhs2.connect(host='10.46.77.120', 
         port=10000, 
         authMechanism='PLAIN', 
         user='hadoop', 
         database='hibiscus_data', 
         ) 
 
def create_excel(): 
  sql = 'show tables' 
  tables = [] 
  with hiveconn.cursor() as cursor: 
    cursor.execute(sql) 
    res = cursor.fetch() 
    for table in res: 
      tables.append(table[0]) 
   
  tableinfo = [] 
  for table in tables: 
    tableinfo.append(get_column_info(table)) 
 
  create_excel_ex(tableinfo) 
 
def create_excel_ex(tableinfo): 
  w = Workbook() 
  sheet = w.add_sheet(u'表结构') 
  row = 0 
  for info in tableinfo: 
    row = write_tale_info(info,sheet,row) 
  w.save('hive_schema.xls') 
 
def write_tale_info(tableinfo,sheet,row): 
  print row 
  sheet.write_merge(row,row,0,2,tableinfo['table']) 
   
  row += 1 
  sheet.write(row,0,u'名称') 
  sheet.write(row,1,u'类型') 
  sheet.write(row,2,u'解释') 
  row += 1 
 
  fields = tableinfo['fields'] 
  for field in fields: 
    sheet.write(row,0,field['name']) 
    sheet.write(row,1,field['type']) 
    row += 1 
 
  return row + 1  
   
   
def get_column_info(table): 
  sql = 'desc {table}'.format(table=table) 
  info = {'table':table,'fields':[]} 
  with hiveconn.cursor() as cursor: 
    cursor.execute(sql) 
    res = cursor.fetch() 
    for item in res: 
      if item[0] == '': 
        break 
      info['fields'].append({'name':item[0],'type':item[1]}) 
 
  return info 
 
if __name__ == '__main__': 
  create_excel() 

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新闻标题：python导出hive数据表的schema实例代码-创新互联
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