chatgpt将mysql建表语句转成hive建表语句

文章提供了一个Java程序,该程序读取Excel文件中的MySQL建表语句,使用正则表达式将其转换为Hive兼容的格式,并将结果写回Excel。然而,代码的正则表达式似乎在处理某些情况时存在错误,导致转换失败,需要优化。

需求:

使用java代码,将mysql建表语句转成hive建表语句。

先上正确的代码


import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import org.apache.poi.ss.usermodel.*;
import org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFWorkbook;

public class ExcelToHive {
    public static void main(String[] args) {
        try {
            FileInputStream file = new FileInputStream("input.xlsx");
            Workbook workbook = new XSSFWorkbook(file);
            Sheet sheet = workbook.getSheetAt(0);

            for (Row row : sheet) {
                Cell mysqlCell = row.getCell(0);
                Cell hiveCell = row.createCell(1);

                if (mysqlCell != null) {
                    String mysqlStatement = mysqlCell.getStringCellValue();
                    String hiveStatement = convertToHiveStatement(mysqlStatement);

                    hiveCell.setCellValue(hiveStatement);
                }
            }

            FileOutputStream outFile = new FileOutputStream("output.xlsx");
            workbook.write(outFile);
            workbook.close();
            file.close();
            outFile.close();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    public static String convertToHiveStatement(String mysqlStatement) {
        String hiveStatement = mysqlStatement;

        // 替换数据类型
        hiveStatement = hiveStatement.replaceAll("INT\\s*\\(\\s*\\d+\\s*\\)", "INT");
        hiveStatement = hiveStatement.replaceAll("VARCHAR\\s*\\(\\s*\\d+\\s*\\)", "STRING");
        hiveStatement = hiveStatement.replaceAll("DOUBLE", "DOUBLE");
        hiveStatement = hiveStatement.replaceAll("TIMESTAMP\\s*NOT\\s*NULL\\s*DEFAULT\\s*CURRENT_TIMESTAMP", "TIMESTAMP");

        // 替换其他语法
        hiveStatement = hiveStatement.replace("`", "");
        hiveStatement = hiveStatement.replace("DEFAULT CHARSET = utf8", "");
        hiveStatement = hiveStatement.replace("ENGINE = INNODB", "");
        hiveStatement = hiveStatement.replace("COMMENT = '", "COMMENT '");

        // 添加 Hive 分区语句
        hiveStatement += "\nPARTITIONED BY (part STRING, intime STRING);";

        return hiveStatement;
    }
}


在这里插入图片描述

import org.apache.poi.ss.usermodel.*;
import org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFWorkbook;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;

public class ExcelToHive {
    public static void main(String[] args) {
        try {
            // 读取Excel文件
            FileInputStream file = new FileInputStream("input.xlsx");
            Workbook workbook = new XSSFWorkbook(file);
            Sheet sheet = workbook.getSheetAt(0);

            // 循环遍历每一行
            for (Row row : sheet) {
                Cell mysqlCell = row.getCell(0);
                Cell hiveCell = row.createCell(1);

                if (mysqlCell != null) {
                    // 获取MySQL建表语句
                    String mysqlStatement = mysqlCell.getStringCellValue();

                    // 转换为Hive建表语句
                    String hiveStatement = convertToHiveStatement(mysqlStatement);

                    // 在Hive单元格中写入建表语句
                    hiveCell.setCellValue(hiveStatement);
                }
            }

            // 保存修改后的Excel文件
            FileOutputStream outFile = new FileOutputStream("output.xlsx");
            workbook.write(outFile);
            workbook.close();
            file.close();
            outFile.close();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    public static String convertToHiveStatement(String mysqlStatement) {
        // 在此处实现将MySQL建表语句转换为Hive建表语句的逻辑
        // 添加分区等操作

        // 示例中直接将MySQL建表语句复制到Hive建表语句
        return mysqlStatement;
    }
}

可以发现转换的代码没有成功转换
在这里插入图片描述
后续多次测试发现是正则出了问题,容错率很低,需要给出示例。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

你可以使用Spark Core的算子来实现将MySQL语句换为Hive语句。下面是一个示例代码,你可以根据自己的需要进行修改和扩展: ```scala import org.apache.spark.sql.SparkSession object MySQLToHiveConverter { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder() .appName("MySQLToHiveConverter") .master("local") .enableHiveSupport() .getOrCreate() // MySQL语句 val mysqlCreateTableStatement = """ |CREATE TABLE employees ( | id INT, | name STRING, | age INT, | salary FLOAT |) |""".stripMargin // 解析MySQL语句 val parsedColumns = mysqlCreateTableStatement .split("\n") .map(_.trim) .filter(_.nonEmpty) .filter(!_.startsWith("CREATE TABLE")) .filter(!_.startsWith(")")) .map(_.split(" ")(0)) // 构Hive语句 val hiveCreateTableStatement = s""" |CREATE EXTERNAL TABLE employees_hive ( | ${parsedColumns.mkString(",\n ")} |) |ROW FORMAT DELIMITED |FIELDS TERMINATED BY ',' |STORED AS TEXTFILE |LOCATION '/path/to/hive/employees' |""".stripMargin println(hiveCreateTableStatement) spark.stop() } } ``` 在这个示例中,我们假设你已经创了一个名为`employees`的MySQL,并提供了对应的语句。我们使用SparkSession来创Spark应用程序,并启用Hive支持。然后,我们解析MySQL语句,提取出的列名。最后,我们使用这些列名构Hive语句。 请注意,这只是一个简单的示例,你可能需要根据你的具体情况进行修改和扩展。另外,你需要确保你的Spark应用程序能够访问到MySQLHive的相关配置信息和依赖项。 希望以上代码对你有所帮助!如有任何疑问,请随时向我提问。
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