现有业务表，保险业务用户下单表。有如下字段：用户id，保单号，保险代码，用户购买日期。
现需将该业务表T-1增量导入o层表，即每天的凌晨同步用户在前一天购买的数据，写入O层表对应的日期分区。比如：2023-06-29 凌晨 同步 2023-06-28的下单数据至 O层表的pt_d = '20230628'分区，依次类推。
需求：1.编写相关同步数据脚本 2.该脚本中需包含校验功能，校验每天数据的数据量。即每天mysql中的增量数据量与hive中对应分区的数据量是否一致。
mysql建表语句：
CREATE TABLE user_policy_info (
`user_id` varchar(30) DEFAULT NULL COMMENT '用户号',
`pol_no` varchar(30) DEFAULT NULL COMMENT '保单号',
`insur_code` varchar(30) DEFAULT NULL COMMENT '保险代码',
`buy_datetime` varchar(30) DEFAULT NULL COMMENT '购买日期'
) COMMENT='用户保险订单表';
INSERT INTO user_policy_info (user_id, pol_no, insur_code, buy_datetime) VALUES
('1', 'P000080580', '8865', '2023-06-24 01:23:00'),
('2', 'P000080581', '8866', '2023-06-24 03:00:01'),
('3', 'P000080582', '8867', '2023-06-24 08:00:00'),
('4', 'P000080583', '8866', '2023-06-24 10:32:11'),
('5', 'P000080584', '8868', '2023-06-24 10:33:12'),
('6', 'P000080585', '8866', '2023-06-24 11:30:00'),
('7', 'P000080586', '8866', '2023-06-24 11:40:12'),
('8', 'P000080587', '8869', '2023-06-24 18:00:00'),
('9', 'P000080588', '8867', '2023-06-25 01:30:00'),
('10', 'P000080589', '8865','2023-06-25 03:25:01'),
('11', 'P000080590', '8868','2023-06-25 04:30:20'),
('12', 'P000080591', '8866','2023-06-25 13:00:00');
【以下回答由 GPT 生成】
解决方案：
首先，我们需要导入必要的库：pymysql用于连接MySQL数据库，pandas用于处理数据，datetime用于生成日期。
import pymysql
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
接下来，我们需要连接到MySQL数据库，读取前一天的增量数据并保存到DataFrame中。
# 连接MySQL数据库
mysql_conn = pymysql.connect(
host='localhost', # 主机名
port=3306, # 端口号，默认是3306
user='username', # 用户名
password='password', # 密码
database='database_name' # 数据库名
)
# 获取前一天的日期
today = datetime.now().date()
yesterday = today - timedelta(days=1)
# 构建查询语句
query = f"SELECT * FROM user_policy_info WHERE DATE(buy_datetime) = '{yesterday}'"
# 从MySQL数据库中读取数据
data = pd.read_sql(query, mysql_conn)
# 关闭数据库连接
mysql_conn.close()
然后，我们需要连接到Hive数据库，并将数据写入到对应的日期分区中。
# 连接Hive数据库
hive_conn = pymysql.connect(
host='localhost', # 主机名
port=10000, # 端口号，默认是10000
user='username', # 用户名
password='password', # 密码
database='database_name', # 数据库名
charset='utf8' # 字符集，默认是utf8
)
# 获取日期的字符串格式
partition_date = yesterday.strftime('%Y%m%d')
# 构建插入数据的语句
query = f"INSERT INTO table_name PARTITION (pt_d='{partition_date}') VALUES (%s, %s, %s, %s)"
# 将数据写入Hive数据库
with hive_conn.cursor() as cursor:
for row in data.itertuples(index=False):
cursor.execute(query, (row.user_id, row.pol_no, row.insur_code, row.buy_datetime))
# 提交事务
hive_conn.commit()
# 关闭数据库连接
hive_conn.close()
最后，我们需要进行校验，即验证MySQL中的增量数据量与Hive中对应分区的数据量是否一致。
# 连接MySQL数据库
mysql_conn = pymysql.connect(...) # 同上
# 获取Hive中对应分区的数据量
with hive_conn.cursor() as cursor:
query = f"SELECT COUNT(*) FROM table_name WHERE pt_d='{partition_date}'"
cursor.execute(query)
hive_count = cursor.fetchone()[0]
# 获取MySQL中的增量数据量
mysql_count = len(data)
# 校验数据量
if mysql_count == hive_count:
print("数据校验通过")
else:
print("数据校验失败")
# 关闭数据库连接
mysql_conn.close()
hive_conn.close()
以上就是编写Python脚本实现数据同步并包含校验功能的解决方案。请注意替换代码中的数据库连接信息和相关表名、字段名，以适应实际场景。