Mysql元数据如何生成Hive建表语句注释脚本详解

这里提供了一个Python脚本用来生成Hive建表语句的注释，该注释包括了Mysql元数据的信息。

准备工作

在使用该脚本前，需要先安装两个Python库pymysql和pandas。可以通过以下命令安装：

pip install pymysql pandas

同时，在使用该脚本的时候，需要先获取数据库的元数据信息，例如表名、字段名、字段类型、注释等信息。

脚本说明

脚本主要分为以下几个步骤：

1. 连接Mysql数据库，并获取指定数据表的元数据信息，用Pandas库的DataFrame进行存储和处理。

2. 根据元数据信息，生成Hive建表语句的注释。

下面是脚本的具体实现，脚本可以根据实际情况修改。

import pymysql
import pandas as pd
from typing import List

def get_mysql_meta_data(
    host: str, user: str, 
    password: str, db_name: str, 
    table_name: str) -> pd.DataFrame:
    """
    获取Mysql表的元数据信息
    """
    conn = pymysql.connect(
        host=host, user=user, 
        password=password, db=db_name, 
        charset='utf8'
    )
    cursor = conn.cursor()

    # 获取表的字段信息
    cursor.execute(f"desc {table_name}")
    desc_data = cursor.fetchall()
    columns_info = {"name":[], "type":[], "comment":[]}
    for row in desc_data:
        columns_info["name"].append(row[0])
        columns_info["type"].append(row[1])
        columns_info["comment"].append(row[8])

    # 获取表的注释信息
    cursor.execute(f"show table status where Name='{table_name}'")
    status_data = cursor.fetchall()
    table_comment = status_data[0][17]

    # 关闭数据库连接
    cursor.close()
    conn.close()

    # 将表的元数据信息组织为dataframe形式
    columns_info["comment"].append(table_comment)
    df = pd.DataFrame(columns_info, columns=["name", "type", "comment"])

    return df

def gen_hive_create_table(
    df: pd.DataFrame, 
    table_name: str, 
    database_name: str = "default") -> str:
    """
    根据元数据生成Hive建表语句
    """
    cols = []
    for index, row in df.iterrows():
        cols.append(f"{row['name']} {row['type']} COMMENT '{row['comment']}'")

    create_table_sql = f"""CREATE TABLE IF NOT EXISTS {database_name}.{table_name} (
                            {','.join(cols)}
                        ) COMMENT '{df.iloc[-1]['comment']}'"""
    return create_table_sql

实例说明

接下来通过两个实例来进一步解释该脚本的用法和效果。

实例一

假设我们需要在Hive上创建一个表，该表与Mysql中user表字段一致，我们需要如下步骤：

1. 假设Mysql中的user表有以下元数据信息

字段名	字段类型	备注
id	int	用户id
name	varchar	用户名
age	int	年龄

1. 使用如下脚本读取该表的元数据信息，并将该信息存放在Pandas的DataFrame中。

df = get_mysql_meta_data(
    host='localhost', user='root', 
    password='123456', db_name='test', 
    table_name='user'
)

其中，test为数据库名，user为表名。

1. 使用如下语句生成Hive的建表语句及注释。

create_table_sql = gen_hive_create_table(df, "user", "test_db")
print(create_table_sql)

输出结果如下，即为生成的建表语句及注释：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS test_db.user (
                            id int COMMENT '用户id',
                            name varchar COMMENT '用户名',
                            age int COMMENT '年龄'
                        ) COMMENT '用户表信息'

实例二

我们也可以将该脚本封装为一个函数，以达到更好的可重用性。

def gen_hive_comment_sql(
    host: str, user: str, 
    password: str, db_name: str, 
    table_name: str, 
    database_name: str = 'default') -> str:
    """
    根据Mysql元数据生成Hive建表语句和注释
    """
    # 获取Mysql的元数据信息
    df = get_mysql_meta_data(host, user, password, db_name, table_name)
    # 生成Hive建表语句及注释
    create_table_sql = gen_hive_create_table(df, table_name, database_name)
    return create_table_sql

该函数接收与上述脚本相同的参数，并将生成的注释和建表语句通过字符串形式返回。

例如，我们可以使用如下命令生成Mysql中test数据库下的user表在Hive上的建表语句及注释：

hive_sql = gen_hive_comment_sql(
    host='localhost', user='root', 
    password='123456', db_name='test', 
    table_name='user', 
    database_name='test_db'
)
print(hive_sql)

输出结果如下：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS test_db.user (
                            id int COMMENT '用户id',
                            name varchar COMMENT '用户名',
                            age int COMMENT '年龄'
                        ) COMMENT '用户表信息'

至此，该脚本的详细攻略结束。可以根据实际情况修改代码以满足自己的需求。