用于在hadoop中转换表的Python代码

在Hadoop中转换表的Python代码可以使用Apache Hive来实现。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，它提供了类似于SQL的查询语言HiveQL，可以将结构化的数据映射到Hadoop的分布式文件系统上。

以下是一个示例的Python代码，用于在Hadoop中转换表：

from pyhive import hive

# 连接到Hive服务器
conn = hive.Connection(host='your_hive_host', port=10000, username='your_username')

# 创建一个Hive表
create_table_query = '''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS my_table (
    column1 INT,
    column2 STRING,
    column3 DOUBLE
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE
'''
with conn.cursor() as cursor:
    cursor.execute(create_table_query)

# 导入数据到Hive表
load_data_query = '''
LOAD DATA INPATH 'hdfs://path_to_input_file' INTO TABLE my_table
'''
with conn.cursor() as cursor:
    cursor.execute(load_data_query)

# 查询Hive表
select_query = '''
SELECT * FROM my_table
'''
with conn.cursor() as cursor:
    cursor.execute(select_query)
    results = cursor.fetchall()
    for row in results:
        print(row)

# 关闭连接
conn.close()

这段代码使用pyhive库连接到Hive服务器，并执行一系列操作。首先，它创建一个名为my_table的Hive表，表中包含column1、column2和column3三个列。然后，它使用LOAD DATA语句将数据从Hadoop分布式文件系统中的输入文件加载到my_table中。最后，它执行一个简单的SELECT语句，查询并打印my_table中的所有数据。

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