mysql可以使用nevicat導出insert語句用於數據構造，但是hive無法直接導出insert語句。我們可以先打印在hive命令行，然後使用腳本拼裝成insert語句，進行數據構造。
手動copy到python腳本進行sql語句構造：
def transformString(s): list_s = s.split(' ') print(len(list_s)) s_new = '' for item in list_s: s_new += '"' + item.strip(' ') + '"' + ',' return str(s_new.rstrip(','))# 為手動copy hive命令行打印輸出的記錄s = "555 helloworld"s_new = transformString(s)sql = 'insert into dw.test PARTITION (ymd = '2019-03-18') values({});'.format(s_new)print(sql)結果：
insert into dw.test PARTITION (ymd = '2019-03-18') values("555","helloworld");
補充知識：python向hive插入數據遇到的坑
因項目需求，應用python建模需要通過hive取數，並將結果寫入hive表。
嘗試了以下幾條坑爹路，僅做記錄如下：
通過impyla庫搭建hive與python橋樑
1.1 環境配置的坑（回頭放連接）
注: 遠程訪問hive一定要記得配置賬號密碼！！！報錯：。。。-4.。。
1.2 一定不要用impyla中的executemany去批量插入數據，也不要用其他的方式向hive插入數據，都是坑！奇慢無比！找資料也都是說不建議這麼做。
長途跋涉hdfs法
2.1 先用python的pyhdfs庫將結果寫成hdfs文件，然後。。。尼瑪！！根本沒成功連上服務器的hdfs，本地hdfs到是可以的
2.2 那既然寫hdfs，我就直接將模型結果通過hadoop/hdfs命令上傳至hdfs。然後， 通過hive命令load data將hdfs中的結果再導入hive。雖然有點繞，但是成功了！！！BUT！！！小兄弟，這個直接操作HDFS風險太高了，要不你還是另尋他法吧，不可以拒絕哦！！！
2.3 好吧，根據建議，使用kafka，抱歉這個坑後面再來踩。
2.4 臨時處理方案：先將結果寫入mysql，再轉入hive，這個沒有坑，具體我也只是寫到mysql，無坑。。就是有點繞。。。
[zhang3221994 ] 使用Python構造hive insert語句說明已經有220次圍觀