清洗数据-整理非空table```from pyspark.sql import SparkSession from p

from pyspark.sql import HiveContext

# 初始化SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("ListNonEmptyHiveTables").enableHiveSupport().getOrCreate()

# 创建HiveContext
hive_context = HiveContext(spark)

# Hive数据库名称
database_name = "imh_pbg"

# 查询数据库中的所有表名
table_names = hive_context.sql(f"SHOW TABLES IN {database_name}")

# 创建一个空列表来存储非空表的名称
non_empty_tables = []

# 遍历所有表
for row in table_names.collect():
    table_name = row[0]  # 假设表名在第一列
    # 查询表中的非空行
    # 注意：这里我们使用一个简单的条件来检查表是否为空，这可能需要根据实际情况调整
    df = hive_context.sql(f"SELECT COUNT(*) FROM {database_name}.{table_name}")
    # 如果表中有数据，COUNT(*) 将返回大于0的值
    if df.collect()[0][0] > 0:
        non_empty_tables.append(table_name)

# 输出非空表的列表
for table in non_empty_tables:
    print(table)

# 关闭SparkSession
spark.stop()