hive insert模式分析

hive写入数据有2种模式，一种是insert into，一种是insert overwrite

参考资料：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DML#LanguageManualDML-InsertingdataintoHiveTablesfromqueries

insert into 写入数据

1. insert 写入数据可以指定字段写入数据，参考资料：As of Hive  1.2.0 each INSERT INTO T can take a column list like INSERT INTO T (z, x, c1).  See Description of  HIVE-9481 for examples.
2. insert 写入数据的劣势，追溯历史数据需要手工清除源数据，清除数据的方法可以删除hdfs文件，或者清除分区(需要转换成内部表ALTER TABLE {schema_name}.{table_name} SET TBLPROPERTIES ('EXTERNAL'='false');)

insert overwrite 写入数据

2. insert overwrite 写入数据时，当数据不连续会存在分险，比如耗材数据，并不是每天都有耗材成本，当使用日期+耗材分区时，第一天1.10号->写入1.8号和1.9号耗材数据，第二天1.11号->写入1.7和1.9号数据【如果恰好上游财务调账，将1.8号数据调整为1.7号】此时数据将异常，1.7号数据，1.8号数据重复

两种数据写入方法的适应场景

1. insert into 写入数据模式比较适应与会出现数据不连续的分区模型表，写入数据前先清除分区，这样方便刷新表结构信息，同时支持alter table调整表结构，对历史数据非常友好，如果数据同步需要展示会出现较长的展示空白
2. insert overwrite 写入数据比较适应连续的分区展示表，或者非分区表，数据几乎无缝变化，如果用于模型层，变更表结构需要尽量走重建表的模式。

这里编写了一个sql重写的方式让insert into模式转换insert overwrite的效果

简单描述就是先获取insert表的表结构，然后排序成默认的字段顺序，不足补null就ok了

例如：tab表有col1，col2，col3，col4字段，insert模式是
insert into tab (col3,col2,col4)
select col3,col2,col4
from tab
应该转换成：
insert overwrite table tab
select null col1,col2,col3,col4
from tab

具体代码如下：

    def spark_rewrite_sql(self,sql_str,if_overwrite='overwrite'):
        '''
        spark insert 需要将字段写满才可以执行
        传入一个SQL , 返回写满的SQL insert语句 , 将SQL转换成 insert overwrite table 的模式
        '''
        try:
            #方法1的实现
            #去掉注释
            sql_str = re.sub(r'[\s]*--.*','',sql_str)
            #r1 表示获取表名，分区名，insert字段名，select字段名
            r1 = re.search(r'insert\s+into\s+(?:table\s+)?(.*)\s+partition\s+\((.*)\)\s+\((.*)\)\s+select\s+(.*?)\s+from[\s]',sql_str,re.S|re.I)
            table_name    = r1.group(1)
            partition_col = r1.group(2)
            insert_col    = r1.group(3)
            select_col    = r1.group(4) + '\n'
            # 将没有写的字段添加到insert_col的后面，同时将第一个select后面添加空字段
            col_list = re.sub(r'\s','',insert_col).split(',')
            hive_tab_dict = self.run_hive_get_desc_tab_dict(desc_tab_name=self.table_name,get_tab_len='0',use_db=self.schema_name)
            for col in hive_tab_dict.keys():
                if col not in col_list:
                    insert_col += ','+col
                    select_col += ',null'
            #将select_col转换成有序的insert列
            act_insert_col = re.sub(r'\s','',insert_col).split(',')
            act_select_col = self.comma_split(select_col)
            change_select_col = ''
            for col in hive_tab_dict.keys():
                hive_col = re.sub(r'\s','',col)
                change_select_col += act_select_col[act_insert_col.index(hive_col)]+','
            change_select_col = change_select_col[:-1]
            #查询重写
            sql_str = sql_str.replace(r1.group(0)
                                    ,'''insert {if_overwrite} table {table_name} partition ({partition_col})
select {change_select_col} 
from '''.format(table_name=table_name,partition_col=partition_col,change_select_col=change_select_col,if_overwrite=if_overwrite))
        except Exception as e:
            print('没有查询重写insert overwrite')
            print(r1)
        return sql_str

    def run_hive(self,use_db='app',sql_str='',hive_set=True):
        '''
        #shell模式执行执行hive脚本
        #use_db 库名app
        #sql_str 执行的sql
        '''
        if hive_set:
            hive_set = self.hive_set
        else:
            hive_set = ''
        hive_parameter = '''hive -e "{hive_set}use {use_db};{sql_str}"
        '''.format(sql_str=sql_str,use_db=use_db,hive_set=self.re_replace(hive_set,r'[\s]*--.*','').replace('\n',''))
        cmd_list_values = self.popen(hive_parameter)
        return cmd_list_values

    def run_hive_get_desc_tab_dict(self, desc_tab_name ,use_db='app',get_tab_len='1'):
        '''
        获取hive表结构  get_tab_len
        0.  返回格式：字段名，类型，注释
            {'send_tm': ['send_tm', 'string', '发货日期'],'operation_type': ['operation_type', 'string', '仓配类型']}
        '''
        hive_tab_dict = {}
        cmd_list_values = self.run_hive(use_db,'desc {use_db}.{desc_tab_name}'.format(use_db=use_db,desc_tab_name=desc_tab_name))
        for line in cmd_list_values:
            col = line.split('\t')
            column_name = col[0].replace('\n','').strip()
            column_type = col[1].replace('\n','').strip()
            comment_name = col[2].replace('\n','').replace(',','，').strip()
            if column_name not in [''] and column_name[0] != '#':
                hive_tab_dict[column_name]=[column_name,column_type,comment_name]
        return hive_tab_dict

    def comma_split(self,input_str):
        '''
        # 依次递归出括号内的逗号修改成替代的值，然后完成数据切分,这里应该有更好的方式，这里用分割符简单处理的
        '''
        out_put_str = input_str
        loop_num = max([input_str.count(','),input_str.count('('),input_str.count(')')])
        for _ in range(loop_num):
            r1 = re.search(r'\([^()]*\)',out_put_str,re.S|re.I)
            if r1 is not None:
                r1 = r1.group()
                r1_change = r1.replace(',','@#_#@#').replace('(','_@__##').replace(')','##__@_')
                out_put_str = out_put_str.replace(r1,r1_change)
        out_put_list = []
        for line in out_put_str.split(','):
            out_put_list.append(line.replace('@#_#@#',',').replace('_@__##','(').replace('##__@_',')'))
        return out_put_list