Hql&Sql 脚本处理工具及自动生成Hql代码

一个sql解析的工具、Hql解析的工具 。hive 转mysql，解析hive、sparksql,sql的输入、可以输出ER图、Excel、生成代码等功能，也可以二次开发

HqlParse

解析SQL脚本，可以解析两种SQL脚本：

1. 建表语句（CREATE），能获取表名，字段名，字段属性、表注释
2. INSERT 语句，能获取目标表，目标表字段，主表，主表字段，子表，子表字段以及所有的关联关系。

HqlToER

将 Hql脚本转换为ER图，展示各个表之间的关联关系

HqlToExcel

将 Hql脚本转换为Excel表格，输出表的字段，表名，来源表、关联关系

HqlBuilder

根据 HQL脚本生成各种脚本，减少重复工作，

• 生成校验发散的脚本；
• 生成测试报告所需脚本：检查乱码、检查数据发散，检查；
• hive建表语句转MySQL建表语句
• 批量生成查询语句
• 根据建表语句自动生成维度退化代码
• 多表UNION ALL
• 多表JOIN 去重

开始使用

安装步骤

1. 安装Python开发环境（3.7.2以上）
2. 安装 graphviz （sudo yum install graphviz 、 pip3 install graphviz）
3. 安装 flask （pip3 install flask）
4. 安装openpyxl（pip3 install openpyxl）
5. 安装 gevent (pip3 install gevent)
6. 安装sqlparse（pip3 install sqlparse）

• 如果在Linux下部署，需要修改代码中的文件保存路径，app.py 、Hive_2_Excel.py、HiveToEr.py ，将这三个文件中的Windows路径改为Linux路径
• 另外第一次部署，生成ER图可能会存在乱码问题，解决办法是将Windows下的微软雅黑字体复制到Linux的 /usr/share/fonts/ZH_CN 目录下。

安装完上述库之后即可使用命令： python3 app.py启动 后台执行可以使用： nohup python3 app.py >/dev/null 2>&1 &

功能介绍：

软件功能界面如下所示。