excel导入hive的web工具 #导入MD文档图片#

实现功能

目前有一部分数据是人工处理的,处理后放在一个excel文件中。现需要将这些excel数据导入到大数据平台,供其他部门使用。
本程序提供一个web页面,实现在web页面上传指定格式的excel文件,程序自动将该文件的数据导入到hive中。

模块

Web模块(app.py):使用flask提供web交互、流程控制。

Service模块(service.py):流程管理模块,由web模块调用后,对后续的数据转换、数据导入、文件移动等流程,根据不同数据采用不同操作。

文件解析模块(pandas.py):使用Pandas解析excel。

数据导入模块(impala_utils.py):使用impyla将解析后的数据导入impala。实际上使用hdfs更优,但是开发时测试环境没有hdfs入口,所有使用impala。如果后续由其他类似需求,且实现价值比较大,可以在Excel解析模块中使用pandas将数据转换成parquet格式后,在数据导入模块使用hdfs上传至表对应目录。

文件工具模块(file_utils.py):本地文件操作模块,用于上传后清空本地临时目录、将临时目录下的文件移动到永久保存目录等。

配置模块(CONF.py):用于配置各个表的临时目录、永久保存目录、表名、列名、表列数等配置信息。

项目结构

excel导入hive的web工具 #导入MD文档图片#
Static:用于存放各种静态文件,如css、js、img等。目前里面有个back.jpg,用于做页面的背景。

Templates:用于存放各种模板文件,目前放了index.html和return.html。

Utils:存放各种工具类,除了app.py和service.py以外,其他模块都放在这个目录下。

Venv:虚拟环境文件。

App.py:flask主程序,用于。

Piplist:虚拟环境安装的包,每次安装包后,执行 pip freeze 手动维护文件内容。

Service.py:流程控制。

模块详细介绍

Web模块

Index.html

程序主页面,提供了以下功能:选择数据类型、指定导入分区、上传文件。
数据类型选项为单选框,name为dataType,value为daily和weekly。

<p> 
<input type="radio" name="dataType"  value="daily"/>每日数据 
<input type="radio" name="dataType"  value="weekly"/>每周数据 
</p>

导入分区选项为文本框,name为partition,value默认值是当前日期(由flask后端渲染),可由用户指定其他分区。

<p>
     导入分区:<input type="text" name="partition" value="{{ currentDate }}"> (yyyy-MM-dd)
</p>

上传文件提交按钮如下:
```html/xml
<p>
<input type=file name=file>
<input type=submit value=点击上传>
</p>

### Return.html
用户提交后,用于返回信息的页面文件。仅包含返回提示和返回链接。
**返回信息** result由flask渲染:
```html/xml
<br/>
{{ result }}
<br/>

返回链接 部署后需要修改为实际链接。
```html/xml
<a rel="nofollow" href="http://127.0.0.1:5000/">返回</a&gt;

### App.py
Flask的主程序。
**主要方法为upload_file**,该方法响应web主页面请求,并对get请求返回主页面;对post请求接收文件,并判断用户是否选择了正确的数据类型、分区,判断文件内容是否符合上传规定,如上传文件必须是xlsx格式的,excel必须只有一个sheet,excel列数与目标表列数必须一致。
**upload_file方法**的流程如下:
![image.png](https://s2.51cto.com/images/20210803/1627973944728927.png?x-oss-process=image/watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=)
1.  判断请求是post请求还是get请求,如果是get请求,直接返回主页面;如果是post请求,则获取请求中的file、dataType、partition。
2.  判断dataType是否为空,如果为空,说明用户没有选择文件类型,返回提示;否则判断Partition是否为有效的日期格式。
3.  如果Partition不是有效时间数据类型,说明用户重新输入了分区信息,但是不是规范的日期格式,返回信息,让用户重新填写;如果是有效时间数据类型,则进入下一步。
4.  每个数据会放在不同的临时目录,先判断文件是否是指定的数据格式(xlsx),根据传入的dataType,清空对应的临时目录;并将文件保存到临时目录。
5.  检查临时目录下的excel文件是否只有一个sheet,且列数与对应数据类型的列数一致。如果不一致,则返回错误信息;如果一致,则异步调用service.py模块,进行后续导入工作,并向用户返回成功信息。

**allowed_file**方法:用于判断上传文件的后缀是否符合指定格式。可在ALLOWED_EXTENSIONS中添加允许接收的文件格式。
**代码实现**
```python
import os
from flask import Flask, request, render_template
from werkzeug.utils import secure_filename
from utils import file_utils as fu, pandas_utils as pu, CONF
import service
import logging
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

app = Flask(__name__)

# 接收的文件类型
ALLOWED_EXTENSIONS = set([‘xlsx‘])

# 日志系统配置
handler = logging.FileHandler(‘app.log‘, encoding=‘UTF-8‘)
# 设置日志文件,和字符编码
logging_format = logging.Formatter(
    ‘%(asctime)s - %(levelname)s - %(filename)s - %(funcName)s - %(lineno)s - %(message)s‘)
handler.setFormatter(logging_format)
app.logger.addHandler(handler)

executor = ThreadPoolExecutor(3)

def allowed_file(filename):
    return ‘.‘ in filename and            filename.rsplit(‘.‘, 1)[1] in ALLOWED_EXTENSIONS

@app.route(‘/‘, methods=[‘GET‘, ‘POST‘])
def upload_file():
    try:
        if request.method == ‘POST‘:
            file = request.files[‘file‘]
            dataType = request.form.get("dataType")
            partition = request.form.get(‘partition‘)
            if dataType == None:
                return render_template(‘return.html‘, result="未选择数据类型,请确认上传数据属于 每日数据,还是 每周数据 ")
            if fu.is_vaild_date(partition) == False:
                return render_template(‘return.html‘, result="分区格式错误,请输入正确的日期格式。")
            if file and allowed_file(file.filename):
                #filename = secure_filename(file.filename)
                print(file.filename)
                filename = fu.check_filename(file.filename)
                # 清空保存目录,并检查上传的文件(目前只检查是否只有一个sheet)
                if dataType == "daily":
                    fu.empty_dir(CONF.DAILY_TMP_DIR)
                    file.save(os.path.join(CONF.DAILY_TMP_DIR, filename))
                    ret = pu.check(CONF.DAILY_TMP_DIR + filename, None, dataType)
                elif dataType == "weekly":
                    fu.empty_dir(CONF.WEEKLY_TMP_DIR)
                    file.save(os.path.join(CONF.WEEKLY_TMP_DIR, filename))
                    ret = pu.check(CONF.WEEKLY_TMP_DIR + filename, None, dataType)

                if ret:
                    #service.import_function_dict[dataType](filename)
                    executor.submit(service.import_function_dict[dataType], filename, partition)
                    return render_template(‘return.html‘, result="上传成功,后台正在导入,请稍后在**上查看数据。")
                else:
                    return render_template(‘return.html‘, result="1.该excel包含多个sheet,请上传只有一个sheet的excel。<br> 2.该excel列数与目标表列数不一致,请检查。")

            elif allowed_file(file.filename) == False:
                return render_template(‘return.html‘, result="不是以xlsx结尾的文件")
        return render_template(‘index.html‘,currentDate=fu.get_date())
    except Exception as e:
        app.logger.exception(‘%s‘, e)
        return e.__str__()

if __name__ == ‘__main__‘:
    app.run(host=‘0.0.0.0‘,port=5000)

Service模块

Service.py

该模块的import_ts_data_daily和import_ts_data_weekly方法用于集成pandas_utils、impala_utils、file_utils,完成将excel导入数仓,并将excel文件移动至永久保存目录下。

提供一个字典供app.py调用,key为app.py中接收到的dataType,value为对应数据类型导入的方法对象,这样在app.py中只需这样调用:

executor.submit(service.import_function_dict[dataType], filename, partition)

字典创建代码为:

#以字段作为函数调用的接口
import_function_dict = {"daily":import_ts_data_daily, "weekly":import_ts_data_weekly}

代码实现

from utils import file_utils as fu, impala_utils as iu, pandas_utils as pu ,CONF
from pandas import pandas as pd
import time

#处理每日文件
def import_ts_data_daily(filename, partition):

    source_file = CONF.DAILY_TMP_DIR + filename
    target_path = CONF.DAILY_DATA_DIR
    table_name = CONF.DAILY_TABLE_NAME

    df: pd.DataFrame = pu.getData(source_file, None)
    iu.insert_daily_data(df, table_name, partition)
    fu.move_file(source_file, target_path)

#处理每周文件
def import_ts_data_weekly(filename, partition):

    source_file = CONF.WEEKLY_TMP_DIR + filename
    target_path = CONF.WEEKLY_DATA_DIR
    table_name = CONF.WEEKLY_TABLE_NAME

    df: pd.DataFrame = pu.getData(source_file, None)
    iu.insert_weekly_data(df, table_name, partition)
    fu.move_file(source_file, target_path)

#以字段作为函数调用的接口
import_function_dict = {"daily":import_ts_data_daily, "weekly":import_ts_data_weekly}

文件工具模块

file_utils.py

该模块包含以下方法:
move_file:将文件(绝对路径)移动到另一个目录下(绝对路径)。
该方法会判断目标路径下是否有重名文件,如果有,则会在当前文件名前拼接上当前日期,后拼接小括号加数字 “(1)”。
如:2021-02-07日数据(测试)(1).xlsx

empty_dir:清空目录,用于清空临时目录。

check_filename:用于文件名校验,防止用户上传的文件名包含类似 ‘../’ 的字符。该方法在app.py的upload_file方法中用到。

get_date:用于获取当前日期,格式为 yyyy-MM-dd。

is_vaild_date:用于判断一个字符串是否是一个日期。该方法在app.py的upload_file方法中用与判断用户输入的partition是否是正常日期格式。
代码实现

import os
from pathlib import Path
import datetime
import time
#将文件(绝对路径)移动到另一个目录下(绝对路径)
def move_file(old_path_str : str, target_path_str : str):
    #获取文件名
    tmp_str = old_path_str.split("/")
    file_full_name = tmp_str[(len(tmp_str)-1)].split(".")

    file_name = file_full_name[0]
    file_suffix = file_full_name[1]

    #判断原文件是否存在
    print("原文件地址:" + old_path_str)
    if Path(old_path_str).exists() != True:
        print("原文件不存在")
        return

    #判断目标文件是否存在
    target_path = Path(target_path_str + "/" + file_name + "." + file_suffix)
    cur_date = get_date()
    print(target_path)
    if target_path.exists():
        i = 1
        while target_path.exists():
            #拼接新文件名
            target_path = Path("{}/{}({}).{}".format(target_path_str, cur_date+file_name, i, file_suffix))
            print(target_path)
            i = i + 1
    os.rename(old_path_str, target_path)

#获取当前时间
def get_date():
    curr_time = datetime.datetime.now();
    return curr_time.strftime("%Y-%m-%d")

#校验时间格式是否规范
def is_vaild_date(date):
    try:
        if ":" in date:
            time.strptime(date, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        else:
            time.strptime(date, "%Y-%m-%d")
        return True
    except:
        return False
#清空目录
def empty_dir(path):
    os.system("DEL C:\\Users\\wuzixuan\\Desktop\\测试文件上传\\tmp\\* /S /Q")
    print("清空tmp目录")

#文件名校验
def check_filename(filename : str):
    if filename.__contains__("./") or filename.__contains__("../") :
        filename = "tmp"
    return filename

文件解析模块

Pandas_utils.py

该模块用于解析文件,目前实现了使用Pandas解析单个sheet的excel。
如果后续业务需要,可添加解析多个sheet的excel、复杂格式的excel,也可添加将excel转换成csv、parquet等功能。

该模块包含以下方法:
Check:该方法用于校验excel是否只有一个sheet,且列数是否与目标表一致,返回boolean类型。该方法在app.py的upload_file方法中用于校验上传文件是否满足导入数仓的要求。

GetDate:该方法传入一个excel文件的绝对路径和sheet名,返回该excel对应sheet的dataframe数据。如果excel只有一个sheet,则sheetName留空。
代码实现

from pandas import pandas as pd
from utils import CONF

#获取要导入的数据
#如果只有一个sheet,则sheetName留空即可
def getData(fileName,sheetName):
    if sheetName != None:
        df:pd.DataFrame = pd.read_excel(fileName, sheet_name=sheetName)
    else:
        return pd.read_excel(fileName)
    return df

#校验上传的excel是否只有一个sheet
def check(fileName,sheetName,datatype):
    #判断sheet是否只有一个
    if sheetName == None:
        df:pd.DataFrame = pd.read_excel(fileName, sheet_name=None)
        if df.keys().__len__() > 1 :
            return False
    #判断列数是否与目标表符合
    df: pd.DataFrame = pd.read_excel(fileName)
    if df.columns.__len__() != CONF.TABLE_COLUMS_NUM[datatype]:
        return False
    return True

数据导入模块

Impala_utils.py

该模块用于将pandas的dataframe导入impala。
包含以下方法:
get_connect:获取链接。

close_connect:关闭连接。

insert_daily_data:将数据类型为daily的数据导入数仓。该方法会先获取impala连接,然后创建INSERT OVERWRITE TABLE VALUES语句,遍历传入的dataframe,把数据拼接在sql语句中,并执行最终sql,最后关闭连接。由于投诉数据量较小,所以可以使用这种方式,如果是数据量大的其他需求,应该使用将excel转换成csv或parquet,再写入hdfs的方式比较好。

insert_weekly_data:将数据类型为weekly的数据导入数仓。实现与insert_daily_data基本相同。
代码实现

from impala.dbapi import connect
from pandas import pandas as pd

#获取连接
def get_connect():
    conn = connect(host=‘*****‘, port=*****, user="***", password="***",
                   auth_mechanism="PLAIN")
    return conn

#关闭连接
def close_connect(conn):
    conn.close()

# 导入每日数据到临时表
def insert_daily_data(df: pd.DataFrame, table_name, partition):
    conn = get_connect()
    cur = conn.cursor()

    sql_start = "INSERT OVERWRITE TABLE {} partition(dt = ‘{}‘) VALUES ".format(table_name,partition)
    sql_data = ‘‘
    # 遍历dataframe,将每行数据写成sql
    for i in df.index:
        row = df.loc[i]
        ts_dt = row.iloc[0]
        ts_source = row.iloc[1]
        user_name = row.iloc[2]
        menu1 = row.iloc[3]
        menu2 = row.iloc[4]
        menu3 = row.iloc[5]
        department = row.iloc[6]
        content = row.iloc[7]
        # 不是最后一行,加逗号
        if i < len(df.index) - 1:
            sql_data += "(‘{0}‘,‘{1}‘,‘{2}‘,‘{3}‘,‘{4}‘,‘{5}‘,‘{6}‘,‘{7}‘),".format(ts_dt, ts_source, user_name, menu1,
                                                                                    menu2, menu3, department, content)
        # 最后一行不加逗号
        else:
            sql_data += "(‘{0}‘,‘{1}‘,‘{2}‘,‘{3}‘,‘{4}‘,‘{5}‘,‘{6}‘,‘{7}‘)".format(ts_dt, ts_source, user_name, menu1,
                                                                                   menu2, menu3, department, content)
    sql_insert = sql_start + sql_data
    cur.execute(sql_insert)
    close_connect(conn)

# 导入每周数据到临时表
def insert_weekly_data(df: pd.DataFrame, table_name, partition):
    conn = get_connect()
    cur = conn.cursor()

    sql_start = "INSERT OVERWRITE TABLE {} partition(dt = ‘{}‘) VALUES ".format(table_name,partition)
    sql_data = ‘‘
    # 遍历dataframe,将每行数据写成sql
    for i in df.index:
        row = df.loc[i]
        ts_dt = row.iloc[0]
        is_late = row.iloc[1]
        dalei = row.iloc[2]
        ts_source = row.iloc[3]
        user_name = row.iloc[4]
        menu1 = row.iloc[5]
        menu2 = row.iloc[6]
        menu3 = row.iloc[7]
        department = row.iloc[8]
        status = row.iloc[9]
        content = row.iloc[10]
        ts_attitude = row.iloc[11]
        # 不是最后一行,加逗号
        if i < len(df.index) - 1:
            sql_data += "(‘{0}‘,‘{1}‘,‘{2}‘,‘{3}‘,‘{4}‘,‘{5}‘,‘{6}‘,‘{7}‘,‘{8}‘,‘{9}‘,‘{10}‘,‘{11}‘),".format(ts_dt, is_late, dalei, ts_source, user_name, menu1,
                                                                                    menu2, menu3, department, status, content, ts_attitude)
        # 最后一行不加逗号
        else:
            sql_data += "(‘{0}‘,‘{1}‘,‘{2}‘,‘{3}‘,‘{4}‘,‘{5}‘,‘{6}‘,‘{7}‘,‘{8}‘,‘{9}‘,‘{10}‘,‘{11}‘)".format(ts_dt, is_late, dalei, ts_source, user_name, menu1,
                                                                                    menu2, menu3, department, status, content, ts_attitude)
    sql_insert = sql_start + sql_data
    cur.execute(sql_insert)
    close_connect(conn)

配置模块

CONF.py

配置文件,用于配置每个数据类型的临时目录、保存目录、表名、列名等信息。
以及将每个表的列数存放在字典TABLE_COLUMS_NUM中。该字段会在pandas_utils.py的check方法中用于判断excel的列数是否与目标表列数一致。
代码实现

DAILY_TMP_DIR = "C:/Users/wuzixuan/Desktop/测试文件上传/tmp/"
DAILY_DATA_DIR = "C:/Users/wuzixuan/Desktop/测试文件上传/data/ts_daily/"
DAILY_TABLE_NAME = "test.ts_zixuantest"
DAILY_TABLE_S_NAME = ""
DAILY_TABLE_COLUNMS = [‘ts_dt‘, ‘ts_source‘, ‘user_name‘, ‘menu1‘, ‘menu2‘, ‘menu3‘, ‘department‘, ‘content‘]

WEEKLY_TMP_DIR = "C:/Users/wuzixuan/Desktop/测试文件上传/tmp/"
WEEKLY_DATA_DIR = "C:/Users/wuzixuan/Desktop/测试文件上传/data/ts_weekly/"
WEEKLY_TABLE_NAME = "test.ts_weekly_zixuantest"
WEEKLY_TABLE_S_NAME = ""
WEEKLY_TABLE_COLUNMS = [‘ts_dt‘, ‘is_late‘, ‘dalei‘, ‘ts_source‘, ‘user_name‘, ‘menu1‘, ‘menu2‘, ‘menu3‘, ‘department‘, ‘status‘, ‘content‘, ‘ts_attitude‘]

TABLE_COLUMS_NUM = {"daily":DAILY_TABLE_COLUNMS.__len__(),"weekly":WEEKLY_TABLE_COLUNMS.__len__()}

使用说明

  1. 将excel数据修改为只有一个sheet,并且每日数据与每周数据的字段顺序分别按照以下格式保存:
    每日数据:
    excel导入hive的web工具 #导入MD文档图片#
    每周数据:
    excel导入hive的web工具 #导入MD文档图片#
  2. 使用浏览器访问部署后的连接。
    excel导入hive的web工具 #导入MD文档图片#
  3. 以每日数据为例:勾选每日数据,并确认导入分区(默认是当天分区,可不修改。如果是上传历史数据,如昨天没有上传,想要补传昨日数据,则可以将导入分区的日期修改为昨天)。
    excel导入hive的web工具 #导入MD文档图片#
    点击选择文件,在弹出框中选择要上传的文件,并点击“打开“:
    excel导入hive的web工具 #导入MD文档图片#
    然后点击上传:
    excel导入hive的web工具 #导入MD文档图片#

#导入MD文档图片#

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