设计转换Apache Hive的HQL语句为Snowflake SQL语句的Python程序方法

首先，根据以下各类HQL语句的基本实例和官方文档记录的这些命令语句各种参数设置，得到各种HQL语句的完整实例，然后在Snowflake的官方文档找到它们对应的Snowflake SQL语句，建立起对应的关系表。在这个过程中要注意HQL语句和Snowflake SQL语句的区别，比如Hive可以给单个用户加权限，但是Snowflake数据仓库是RBAC，也就是基于角色的权限控制，所以HQL语句中给用户加权限的语句转换成Snowflake SQL语句时，需要同时创建一个临时角色，给该角色加用户和对应的权限。
然后使用Python的sqlparse库解析HQL语句，进行分词，结合正则表达式来识别不同形式的HQL语句，提取其中的参数，并构造对应格式化的Snowflake语句输出。

数据库相关命令

创建数据库：

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS mydb;

切换数据库：

USE mydb;

显示所有数据库：

SHOW DATABASES;

删除数据库：

DROP DATABASE IF EXISTS mydb CASCADE;

表相关命令

创建普通表：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS employees (
    id INT,
    name STRING,
    salary FLOAT
);

创建分区表：

CREATE TABLE sales (
    sale_id INT,
    amount FLOAT
) PARTITIONED BY (sale_date STRING);

创建分桶表：

CREATE TABLE students (
    student_id INT,
    student_name STRING
) CLUSTERED BY (student_id) INTO 4 BUCKETS;

创建外部表：

CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS weblogs (
    ip STRING,
    time STRING,
    url STRING
) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t';

添加列：

ALTER TABLE employees ADD COLUMNS (department STRING);

修改列：

ALTER TABLE employees CHANGE name full_name STRING;

删除列：

ALTER TABLE employees DROP COLUMN department;

重命名表：

ALTER TABLE employees RENAME TO workers;

显示当前数据库中的所有表：

SHOW TABLES;

显示表结构：

DESCRIBE workers;

显示表的详细信息：

DESCRIBE FORMATTED workers;

删除表：

DROP TABLE IF EXISTS workers;

清空表中的数据：

TRUNCATE TABLE sales;

修复分区表中的元数据：

MSCK REPAIR TABLE sales;

数据加载与导出命令

加载数据到表中：

LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/user/employees.txt' INTO TABLE employees;

插入数据到表中：

INSERT INTO TABLE employees VALUES (1, 'John', 5000.0);

根据查询结果插入数据到表中：

INSERT OVERWRITE TABLE high_paid_employees SELECT * FROM employees WHERE salary > 5000;

导出表数据到指定路径：

EXPORT TABLE employees TO '/user/hive/exports/employees';

从指定路径导入表数据：

IMPORT TABLE employees FROM '/user/hive/exports/employees';

查询与分析命令

查询表中的数据：

SELECT * FROM employees;

过滤数据：

SELECT * FROM employees WHERE salary > 5000;

分组：

SELECT department, AVG(salary) FROM employees GROUP BY department;

排序：

SELECT * FROM employees ORDER BY salary DESC;

连接：

SELECT e.name, d.department_name
FROM employees e
JOIN departments d ON e.department_id = d.department_id;

合并多个查询结果集：

SELECT * FROM employees WHERE salary > 5000
UNION ALL
SELECT * FROM employees WHERE department = 'HR';

分区管理命令

显示表的所有分区信息：

SHOW PARTITIONS sales;

添加分区：

ALTER TABLE sales ADD PARTITION (sale_date = '2023 - 01 - 01');

删除分区：

ALTER TABLE sales DROP PARTITION (sale_date = '2023 - 01 - 01');

其他命令

设置Hive配置参数：

SET hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;

重置Hive配置参数为默认值：

RESET;

分析表数据并计算统计信息：

ANALYZE TABLE employees COMPUTE STATISTICS;

在Hive shell中执行shell命令：

!ls -l;

在Hive shell中执行HDFS命令：

dfs -ls /user/hive/warehouse;

在Hive shell中执行指定路径的Hive脚本文件：

source /home/user/hive_script.hql;

退出Hive shell：

quit;

视图管理命令

根据查询结果创建视图：

CREATE VIEW high_salary_employees AS SELECT * FROM employees WHERE salary > 8000;

删除视图：

DROP VIEW IF EXISTS high_salary_employees;

显示当前数据库中的所有视图：

SHOW VIEWS;

优化与调试命令

显示查询的执行计划：

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE salary > 5000;

设置Hive的执行引擎：

SET hive.execution.engine=tez;

显示查询的详细性能信息：

PROFILE SELECT * FROM employees WHERE salary > 5000;

以下是Hive和Snowflake中 CREATE TABLE 语句的映射关系：

Hive基础内部表 -> Snowflake标准表
Hive:

CREATE TABLE [db_name.]table_name (
  column1 data_type,
  column2 data_type,
  ...
);

Snowflake:

CREATE [ OR REPLACE ] TABLE table_name (
  column1 data_type [ <约束> ],
  column2 data_type [ <约束> ],
  ...
);

在Snowflake中可以根据需要添加列约束如 PRIMARY KEY 、 UNIQUE 等。

Hive外部表 -> Snowflake外部表
Hive:

CREATE EXTERNAL TABLE [db_name.]table_name (
  column1 data_type,
  ...
) 
LOCATION 'hdfs_path';

Snowflake:

CREATE EXTERNAL TABLE table_name (
  column1 data_type AS (<表达式>),
  ...
)
LOCATION = @<外部阶段路径>
FILE_FORMAT = <文件格式>;

Snowflake中需要指定外部阶段路径和文件格式，且列定义中可能需要使用表达式。

Hive临时表 -> Snowflake临时表
Hive:

CREATE TEMPORARY TABLE table_name (
  column1 data_type,
  ...
);

Snowflake:

CREATE TEMPORARY [ OR REPLACE ] TABLE table_name (
  column1 data_type [ <约束> ],
  column2 data_type [ <约束> ],
  ...
);

两者都在会话结束后自动删除，但Snowflake临时表不支持时间旅行和故障恢复。

Hive分区表 -> Snowflake无直接对应（可使用微分区或聚类键模拟）
Hive:

CREATE TABLE table_name (
  column1 data_type,
  ...
)
PARTITIONED BY (partition_column1 data_type, ...);

Snowflake没有直接的分区表概念，但是可以使用微分区（默认行为）或者通过 CLUSTER BY 聚类键来优化查询性能，类似分区的效果。

Hive分桶表 -> Snowflake聚类键（CLUSTER BY）
Hive:

CREATE TABLE table_name (
  column1 data_type,
  ...
)
CLUSTERED BY (bucket_column) 
INTO num_buckets BUCKETS;

Snowflake:

CREATE [ OR REPLACE ] TABLE table_name (
  column1 data_type [ <约束> ],
  column2 data_type [ <约束> ],
  ...
)
CLUSTER BY (bucket_column);

Snowflake中通过 CLUSTER BY 来实现类似分桶优化JOIN、采样和聚合操作的功能。

Hive Skewed表 -> Snowflake无直接对应（可根据业务逻辑调整）
Hive:

CREATE TABLE table_name (
  column1 data_type,
  ...
)
SKEWED BY (skewed_column) ON ('value1', 'value2') 
STORED AS DIRECTORIES;

Snowflake没有直接的对应功能，可以根据具体的业务逻辑和数据分布情况，通过调整数据存储方式、查询优化等手段来处理数据倾斜问题。

Hive事务表 -> Snowflake无直接对应（Snowflake事务处理机制不同）
Hive:

CREATE TABLE table_name (
  column1 data_type,
  ...
)
STORED AS ORC
TBLPROPERTIES ('transactional'='true');

Snowflake没有像Hive一样通过表属性来开启事务的方式，Snowflake有自己的事务处理机制，支持隐式和显式事务，不需要在表创建时特别声明事务属性。

Hive自定义行格式（SerDe） -> Snowflake文件格式（FILE_FORMAT）
Hive:

CREATE TABLE table_name (
  column1 data_type,
  ...
)
ROW FORMAT SERDE 'serde_class'
WITH SERDEPROPERTIES ('property'='value');

Snowflake:

-- 创建文件格式
CREATE FILE FORMAT my_file_format
  TYPE = <类型, 如CSV, JSON等>
  FORMAT_OPTIONS ( <选项> );

-- 创建外部表使用文件格式
CREATE EXTERNAL TABLE table_name (
  column1 data_type AS (<表达式>),
  ...
)
LOCATION = @<外部阶段路径>
FILE_FORMAT = my_file_format;

Snowflake通过创建文件格式对象来指定数据的解析方式，如CSV、JSON等。

Hive指定存储格式 -> Snowflake文件格式（FILE_FORMAT）
Hive:

CREATE TABLE table_name (
  column1 data_type,
  ...
)
STORED AS ORC; -- 可选TEXTFILE, PARQUET, AVRO等

Snowflake:

-- 创建文件格式
CREATE FILE FORMAT my_file_format
  TYPE = <类型, 如ORC, PARQUET等>
  FORMAT_OPTIONS ( <选项> );

-- 创建表使用文件格式（对于内部表）
CREATE [ OR REPLACE ] TABLE table_name (
  column1 data_type [ <约束> ],
  column2 data_type [ <约束> ],
  ...
)
FILE_FORMAT = my_file_format;

Snowflake通过文件格式对象来指定数据的存储和解析格式。

Hive HBase集成表 -> Snowflake无直接对应（可考虑数据导入导出）
Hive:

CREATE TABLE table_name (
  column1 data_type,
  ...
)
STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES ('hbase.columns.mapping'=':key,cf:column');

Snowflake没有直接与HBase集成的表类型，可以考虑将HBase的数据导出为合适的文件格式（如CSV、Parquet等），然后再导入到Snowflake的表中。

Hive CTAS -> Snowflake CTAS
Hive:

CREATE TABLE new_table 
AS SELECT * FROM existing_table;

Snowflake:

CREATE TABLE new_table AS SELECT * FROM existing_table;

两者功能基本一致，都是根据查询结果创建并填充新表。

Hive复制表结构（LIKE） -> Snowflake复制表结构（LIKE）
Hive:

CREATE TABLE new_table 
LIKE existing_table;

Snowflake:

CREATE TABLE new_table LIKE existing_table;

两者都是复制现有表的结构（不复制数据），保留分区、分桶等属性（在Snowflake中是保留列定义、约束等）。

Hive带表属性的表 -> Snowflake表属性（通过ALTER TABLE设置）
Hive:

CREATE TABLE table_name (
  column1 data_type,
  ...
)
TBLPROPERTIES ('property1'='value1', 'comment'='description');

Snowflake:

CREATE [ OR REPLACE ] TABLE table_name (
  column1 data_type [ <约束> ],
  column2 data_type [ <约束> ],
  ...
);

-- 后续通过ALTER TABLE设置表属性
ALTER TABLE table_name SET COMMENT = 'description';
-- 其他属性根据具体情况通过ALTER TABLE设置

Snowflake在创建表时一般不设置表属性，而是通过 ALTER TABLE 语句来设置表的注释、数据保留时间等属性。

在编写从Hive到Snowflake的SQL转换程序时，需要根据具体的Hive表创建语句，按照上述映射关系将其转换为Snowflake的 CREATE TABLE 语句，并根据需要进行适当的调整和补充。

以下是Hive和Snowflake中ALTER TABLE语句的映射关系：

1.表重命名：

Hive：

ALTER TABLE old_table_name RENAME TO new_table_name;

Snowflake：

ALTER TABLE old_table_name RENAME TO new_table_name;

2.修改表属性（以设置注释为例）：

Hive：

ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = '新注释');

Snowflake：

ALTER TABLE table_name SET COMMENT = '新注释';

3.列操作：

添加列：
Hive：

ALTER TABLE table_name ADD COLUMNS (new_column INT COMMENT '新列');

Snowflake：

ALTER TABLE table_name ADD COLUMN new_column INT COMMENT '新列';

修改列（重命名/类型/注释）：
Hive：

ALTER TABLE table_name CHANGE COLUMN old_column_name new_column_name STRING COMMENT '新注释';

Snowflake：
重命名列：

ALTER TABLE table_name RENAME COLUMN old_column_name TO new_column_name;

修改类型或注释：

ALTER TABLE table_name MODIFY COLUMN new_column_name STRING COMMENT '新注释';

替换列：
Hive：

ALTER TABLE table_name REPLACE COLUMNS (id INT, name STRING);

Snowflake：Snowflake没有直接对应的替换所有列语句，可先删除所有列

ALTER TABLE table_name DROP ALL COLUMNS;

再添加新列

ALTER TABLE table_name ADD COLUMN id INT, ADD COLUMN name STRING;

删除列：
Hive（3.0+）：

ALTER TABLE table_name DROP COLUMN column_name;

Snowflake：

ALTER TABLE table_name DROP COLUMN column_name;

4.分区操作：

添加分区：
Hive：

ALTER TABLE table_name ADD PARTITION (dt='2023-10-01') LOCATION '/path/to/partition';

Snowflake：

ALTER TABLE table_name ADD PARTITION (dt='2023-10-01');

（Snowflake一般自动管理分区存储路径）

删除分区：
Hive：

ALTER TABLE table_name DROP PARTITION (dt='2023-10-01');

Snowflake：

ALTER TABLE table_name DROP PARTITION (dt='2023-10-01');

重命名分区：
Hive（2.2.0+）：

ALTER TABLE table_name PARTITION (dt='2023') RENAME TO PARTITION (dt='2023_new');

Snowflake：Snowflake没有直接对应的重命名分区语句，可先导出分区数据，删除原分区，再以新分区名添加数据
交换分区：
Hive（2.2+）：

ALTER TABLE table1 EXCHANGE PARTITION (dt='2023') WITH TABLE table2;

Snowflake：

ALTER TABLE table1 SWAP WITH table2;

（Snowflake交换表内容，不是精确的分区交换，若只交换分区需先筛选数据）

修改分区路径：
Hive：

ALTER TABLE table_name PARTITION (dt='2023') SET LOCATION '/new/path';

Snowflake：Snowflake分区路径一般自动管理，对于外部表可使用

ALTER TABLE table_name SET LOCATION '/new/path';

修改路径
5.文件格式与存储属性：

修改表存储格式：
Hive：

ALTER TABLE table_name SET FILEFORMAT ORC;

Snowflake：

ALTER TABLE table_name SET FILE_FORMAT = (TYPE => 'ORC');

修改SerDe（序列化/反序列化类）：
Hive：

ALTER TABLE table_name SET SERDE 'serde_class' WITH SERDEPROPERTIES ('key'='value');

Snowflake：Snowflake没有直接对应的SerDe设置，其数据解析基于文件格式和内部机制
6.分桶配置：
Hive：

ALTER TABLE table_name CLUSTERED BY (column) INTO 32 BUCKETS;

Snowflake：Snowflake没有直接对应的分桶配置，类似功能可通过聚簇

ALTER TABLE table_name CLUSTER BY (column);

来实现，但机制不同。
7.保护模式：

Hive：

ALTER TABLE table_name ENABLE NO_DROP;

等

Snowflake：Snowflake没有直接对应的保护模式设置，权限控制通过角色和权限管理实现
8.事务性表操作（以触发压缩为例）：
Hive：

ALTER TABLE table_name COMPACT 'major';

Snowflake：Snowflake没有直接对应的事务性表压缩语句，数据优化通过自动聚簇等机制实现
9.其他操作：
合并小文件：
Hive：

ALTER TABLE table_name PARTITION (dt='2023') CONCATENATE;

Snowflake：Snowflake没有直接对应的合并小文件语句，数据存储和管理由内部机制处理
触发元数据更新：
Hive：

ALTER TABLE table_name TOUCH PARTITION (dt='2023');

Snowflake：Snowflake没有直接对应的元数据更新语句，外部表可通过

ALTER TABLE table_name REFRESH;

手动刷新元数据
10.约束管理：

添加主键/外键：
Hive（2.1.0+）：

ALTER TABLE table_name ADD CONSTRAINT pk_name PRIMARY KEY (id) DISABLE NOVALIDATE;

Snowflake：
添加主键：

ALTER TABLE table_name ADD PRIMARY KEY (id);

添加外键：

ALTER TABLE table_name ADD FOREIGN KEY (id) REFERENCES other_table(id);

（Snowflake约束也是声明性，不强制）

删除约束：
Hive：无直接删除约束语句（实验性功能，支持有限）
Snowflake：

ALTER TABLE table_name DROP CONSTRAINT constraint_name;

可以根据上述映射关系，结合具体的业务需求和数据模型，将Hive的ALTER TABLE语句转换为Snowflake的ALTER TABLE语句。同时，在转换过程中，需要注意Hive和Snowflake的版本兼容性、数据类型兼容性以及权限管理等方面的差异。

以下是Hive和Snowflake中DROP TABLE语句的映射关系：

1.Hive基本DROP TABLE语句：

Hive：

DROP TABLE [IF EXISTS] table_name;

Snowflake：若不关心表是否存在且无依赖对象，使用DROP TABLE <table_name>;；若不确定表是否存在，使用

DROP TABLE IF EXISTS <table_name>;

2.Hive强制删除（PURGE选项）：

Hive：

DROP TABLE [IF EXISTS] table_name PURGE;

Snowflake：Snowflake中删除表默认不会进入回收站（有保留期可恢复），若要立即释放空间且不考虑恢复，Snowflake没有完全对应的PURGE语法，可直接使用DROP TABLE <table_name>; ，若表存在依赖对象，需使用

DROP TABLE <table_name> CASCADE;

。
3.Hive删除事务表（ACID表）：

Hive：

DROP TABLE [IF EXISTS] table_name [PURGE];

Snowflake：若不关心表是否存在且无依赖对象，使用DROP TABLE <table_name>;；若不确定表是否存在，使用DROP TABLE IF EXISTS <table_name>; ，若存在依赖对象，使用

DROP TABLE <table_name> CASCADE;

4.Hive删除临时表：

Hive：

DROP TEMPORARY TABLE [IF EXISTS] table_name;

Snowflake：Snowflake中临时表删除语法与普通表相同，若不关心表是否存在且无依赖对象，使用DROP TABLE <table_name>;；若不确定表是否存在，使用DROP TABLE IF EXISTS <table_name>; ，若存在依赖对象，使用DROP TABLE <table_name> CASCADE;

以下是示例代码的转换：

-- Hive删除内部表（数据进回收站）

DROP TABLE managed_table;

-- 转换为Snowflake

DROP TABLE managed_table;

-- Hive强制删除外部表元数据（数据保留）

DROP TABLE IF EXISTS external_table;

-- 转换为Snowflake

DROP TABLE IF EXISTS external_table;

-- Hive彻底删除事务表（不进入回收站）

DROP TABLE transactional_table PURGE;

-- 转换为Snowflake

DROP TABLE transactional_table;

-- Hive删除临时表

DROP TEMPORARY TABLE temp_table;

-- 转换为Snowflake

DROP TABLE temp_table;

以下是一个简单的SQL转换程序示例（Python），可根据需求进行扩展：

def hive_to_snowflake_drop_table(hive_sql):
    if "DROP TEMPORARY TABLE" in hive_sql:
        snowflake_sql = hive_sql.replace("DROP TEMPORARY TABLE", "DROP TABLE")
    elif "DROP TABLE" in hive_sql:
        if "PURGE" in hive_sql:
            snowflake_sql = hive_sql.replace("PURGE", "")
        elif "IF EXISTS" in hive_sql:
            snowflake_sql = hive_sql
        else:
            snowflake_sql = hive_sql.replace("DROP TABLE", "DROP TABLE IF NOT EXISTS")
    else:
        snowflake_sql = hive_sql
    return snowflake_sql

# 示例
hive_sql_example = "DROP TABLE internal_table PURGE;"
print(hive_to_snowflake_drop_table(hive_sql_example))

以下是Hive到Snowflake的数据类型转换映射关系及相关说明，并以Python示例代码展示如何基于这些映射关系来处理数据类型转换（假设使用合适的数据库连接库进行数据传输，这里仅为数据类型转换逻辑）：

数据类型映射关系表

Hive数据类型 Snowflake数据类型说明
TINYINT TINYINT 直接映射，两者含义和范围基本一致
SMALLINT SMALLINT 直接映射，两者含义和范围基本一致
INT INT 直接映射，两者含义和范围基本一致
BIGINT BIGINT 直接映射，两者含义和范围基本一致
FLOAT FLOAT 直接映射，两者都表示单精度浮点数（近似值）
DOUBLE DOUBLE PRECISION 直接映射，两者都表示双精度浮点数（近似值）
DECIMAL DECIMAL 直接映射，需注意精度和标度在转换时保持一致
STRING VARCHAR(16777216) 或 STRING（Snowflake中STRING是VARCHAR的别名）可映射为Snowflake的可变长字符串类型，默认最大长度16777216
VARCHAR VARCHAR 直接映射，需注意指定的最大长度在Snowflake中合理
CHAR CHAR 直接映射，注意Snowflake中也会用空格填充至指定长度
BOOLEAN BOOLEAN 直接映射，两者都表示布尔值
DATE DATE 直接映射，两者都表示日期，格式通常为 YYYY-MM-DD
TIMESTAMP TIMESTAMP_NTZ（默认无时区） Hive默认是UTC时区的时间戳，Snowflake中如果不特别强调时区处理，可映射为无时区的TIMESTAMP
BINARY VARBINARY 直接映射，Snowflake的VARBINARY可存储二进制数据
ARRAY ARRAY 直接映射，都表示有序集合，元素类型相同
MAP OBJECT Hive的MAP键值对集合映射为Snowflake的OBJECT类型，用于存储键值对
STRUCT VARIANT Hive的STRUCT复合结构可映射为Snowflake的VARIANT类型，因为VARIANT可以存储复杂的嵌套数据结构
UNIONTYPE 较难直接映射，需根据实际情况在读取数据后处理 Hive的UNIONTYPE字段值可为多种类型之一，Snowflake中无直接对应类型，可在数据读取到Snowflake后根据具体值类型再进行处理

以下代码展示了从Hive读取数据并根据数据类型映射关系转换后插入到Snowflake的基本流程。实际使用中，需要根据具体的表结构和数据类型进行更细致的处理和错误处理。

Python示例代码（假设使用pyhive连接Hive，snowflake-connector-python连接Snowflake）

from pyhive import hive
import snowflake.connector

# 连接Hive
hive_conn = hive.Connection(host='your_hive_host', port=10000, username='your_username')
hive_cursor = hive_conn.cursor()

# 连接Snowflake
snowflake_conn = snowflake.connector.connect(
    user='your_snowflake_user',
    password='your_snowflake_password',
    account='your_snowflake_account',
    warehouse='your_warehouse',
    database='your_database',
    schema='your_schema'
)
snowflake_cursor = snowflake_conn.cursor()

# 假设从Hive查询数据
hive_query = "SELECT * FROM your_hive_table"
hive_cursor.execute(hive_query)
hive_results = hive_cursor.fetchall()

# 假设创建Snowflake表，这里简单示例，需根据实际情况完善表结构
snowflake_table_create = """
CREATE TABLE IF NOT EXISTS your_snowflake_table (
    id INT,
    name VARCHAR(100),
    salary DECIMAL(10, 2),
    is_active BOOLEAN,
    birth_date DATE,
    skills ARRAY,
    user_data OBJECT,
    address_info VARIANT
);
"""
snowflake_cursor.execute(snowflake_table_create)

# 处理Hive数据并插入Snowflake，这里简单示例，需根据实际表结构和数据类型转换逻辑完善
for row in hive_results:
    # 这里需根据具体列的数据类型进行转换，示例中简单假设列顺序和类型对应
    id_value = row[0]
    name_value = row[1]
    salary_value = row[2]
    is_active_value = row[3]
    birth_date_value = row[4]
    skills_value = row[5]
    user_data_value = row[6]  # 假设对应Hive的MAP类型，转换为Snowflake的OBJECT
    address_info_value = row[7]  # 假设对应Hive的STRUCT类型，转换为Snowflake的VARIANT

    insert_query = f"""
    INSERT INTO your_snowflake_table (id, name, salary, is_active, birth_date, skills, user_data, address_info)
    VALUES ({id_value}, '{name_value}', {salary_value}, {is_active_value}, '{birth_date_value}', {skills_value}, {user_data_value}, {address_info_value})
    """
    snowflake_cursor.execute(insert_query)

# 关闭连接
hive_cursor.close()
hive_conn.close()
snowflake_cursor.close()
snowflake_conn.close()

设计转换Apache Hive的HQL语句为Snowflake SQL语句的Python程序方法

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