若向hive表添加字段,通常会使用下面这种语句 alter table default.testparquet add columns(c8 string); 但是对于分区表来说, 1. 若新建的分区在添加字段之前,新加的字段不会被加到已有分区中. 2. 若新建的分区在添加字段之后,新的分区会继承表的字段. 这种情况会导致的问题就是在查询的时候老的分区虽然能查到新加的字段,但是新加字段的值为null. 解决方案: 1. 使用类似这样的语句:alter table default.testparq

最近一个统计系统的大表需要加字段,表的引擎是myisam,表大小在3亿,物理文件在106G.想想都蛋疼.那么这种情况下怎么把字段撸上去呢? 1. 首先想到了<高性能MySQL>提到的直接更改表结构文件(frm),但是在经过测试以后,发现提示表损坏了,需要repair,只好放弃了. 2. 使用pt-online-schema-change,刚开始跑没有问题,后面在凌晨发现影响业务了,也只好放弃了. 3. 最近GitHub开源的gh-ost,属于新鲜玩意,还没有研究,只好放弃. 4. 创建新表,l

关于Oracle.ManagedDataAccess数据库表加字段后,必须重启的问题,解决方法如下:在数据库连接字串中,增加一个参数:Metadata Pooling=false如“Data Source=(DESCRIPTION=(ADDRESS_LIST=(ADDRESS=(PROTOCOL=TCP)(HOST=1.1.6.200)(PORT=1521)))(CONNECT_DATA=(SID=wg)));User Id=usenter;Password=usert2017;Pooling=

概述 表级锁是MySQL中锁定粒度最大的一种锁,表示对当前操作的整张表加锁,它实现简单,资源消耗较少,被大部分MySQL引擎支持.最常使用的MYISAM与INNODB都支持表级锁定.表级锁定分为表共享读锁(共享锁)与表独占写锁(排他锁). 特点:开销小,加锁快:不会出现死锁:锁定粒度大,发出锁冲突的概率最高,并发度最低. MySQL 中表级锁有两种:一种是表锁,另一种是元数据锁(meta data lock, MDL). 表锁 表锁的语法是 lock tables...read/write.与

MySQL学习笔记-如何安全的给小表加字段 如果要给一个大表加字段,你一般都会非常谨慎小心,以免对线上业务造成影响,但实际上给一个小表加字段不慎操作也会导致线上业务出问题,这篇文章主要学习一下MySQL中MDL锁对性能的影响,防止采坑. 1.笔记图 2.全局锁 全局锁就是对整个数据库实例加锁 命令: Flush tables with read lock (FTWRL) 全局锁现象:数据更新语句(数据的增删改).数据定义语句(包括建表.修改表结构等)和更新类事务的提交语句会被阻塞 3.数据逻辑备

今天想对user表加个字段,打开user.php发现有个$user,其中它有很多方法,像登陆,注册,退出.都要用到它.可找了大半天也找不到这个函数调用的是哪个类.又坚持找了半天,发现$user在init.php中有个这样的方法$user = & init_users(); 接着往下找,在lib_common.php中发现了init_users()这个函数:代码如下 include_once(ROOT_PATH . 'includes/modules/integrates/' . $GLOBALS

解决方案: 1.删除分区后重新跑数据 alter table drop partition(分区字段=“”): 2.新增字段运行程序后其实数据已经有了,只是查询hive的时候无法显示出来, 这个时候只要刷新一下表结构就出来了 ALTER TABLE name REPLACE COLUMNS (col_spec[, col_spec ...]):

hive数据落地到hdfs,null会默认用'\N'存储 解决方式1:利用命令(这个我没起效果) alter table adl_cici_test_fdt set serdeproperties('serialization.null.format' = '');  解决方式2;建表时直接指定(两种方式) a.用语句 ROW FORMAT SERDE ‘org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe’ with serdepropertie

笔记记录自林晓斌(丁奇)老师的<MySQL实战45讲> 6) --全局锁和表锁:给表加个字段怎么有这么多阻碍 数据库锁设计的初衷是处理并发问题.作为多用户共享的资源,当出现并发访问的时候,数据库需要合理地控制资源的访问规则.而锁就是用来实现这些访问规则的重要结构.根据加锁的范围,MySQL里面的锁大致可以分为全局锁,表级锁和行锁三类.这篇笔记主要包含全局锁和表级锁.行锁的内容会在之后再进行分享. 全局锁: 全局锁就是对整个数据库实例加锁.可以通过命令 Flush tables with rea

Mysql实战45讲 极客时间 读书笔记 Mysql实战45讲 极客时间 读书笔记 笔记体会: 根据加锁范围:MySQL里面的锁可以分为:全局锁.表级锁.行级锁 一.全局锁:对整个数据库实例加锁.MySQL提供加全局读锁的方法:Flush tables with read lock(FTWRL)这个命令可以使整个库处于只读状态.使用该命令之后,数据更新语句.数据定义语句和更新类事务的提交语句等操作都会被阻塞.使用场景:全库逻辑备份.风险:1.如果在主库备份,在备份期间不能更新,业务停摆2.如果在

前言: 很早就听说 MySQL8.0 支持快速加列,可以实现大表秒级加字段.笔者自己本地也有8.0环境,但一直未进行测试.本篇文章我们就一起来看下 MySQL8.0 快速加列到底要如何操作. 1.了解背景信息 表结构的变更是业务运行过程中比较常见的需求之一,在 MySQL 的环境中,可以使用 Alter 语句来完成这些操作,这些 Alter 语句对应的操作通常也称之为 DDL 操作.通常情况下大表的 DDL 操作都会对业务有很明显的影响,需要在业务空闲,或者是维护的时候做.MySQL 5.7 支

MySQL中大数据表增加字段,通过增加索引实现 普通的添加字段sql ALTER TABLE `table_name` ADD COLUMN `num` int(10) NOT NULL DEFAULT 0 AFTER `addtime`; 普通的添加索引sql ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX `num` (`num`) ; 但是线上的一张表如果数据量很大呢,执行加字段操作就会锁表,这个过程可能需要很长时间甚至导致服务崩溃,那么这样操作就很有风险了. 在网上

首先说一下,这里解决的问题应用场景: sparksql处理Hive表数据时,判断加载的是否是分区表,以及分区表的字段有哪些?再进一步限制查询分区表必须指定分区? 这里涉及到两种情况:select SQL查询和加载Hive表路径的方式.这里仅就"加载Hive表路径的方式"解析分区表字段,在处理时出现的一些问题及解决作出详细说明. 如果大家有类似的需求,笔者建议通过解析Spark SQL logical plan和下面说的这种方式解决方案结合,封装成一个通用的工具. 问题现象 sparks

数据做压缩和解压缩会增加CPU的开销,但可以最大程度的减少文件所需的磁盘空间和网络I/O的开销,所以最好对那些I/O密集型的作业使用数据压缩,cpu密集型,使用压缩反而会降低性能. 而hive中间结果是map输出传给reduce,所以应该使用低cpu开销和高压缩效率,一般最好使用snappy. ------------------------------------------------------------------------------ hive表的存储格式有(参见http://bl

一.Hive分区表新增字段 参考博客:https://blog.csdn.net/yeweiouyang/article/details/44851459 二.Hive修改表名,列名,列注释,表注释,增加列,调整列顺序,属性名等操作 参考博客:https://blog.csdn.net/helloxiaozhe/article/details/80749094 三.Hive分区表动态添加字段 参考博客:https://www.cnblogs.com/congzhong/p/8494991.htm

给表加注释: ALTER TABLE table_name COMMENT='这是表的注释'; 给列加注释: ALTER table table_name MODIFY `column_name` datetime DEFAULT NULL COMMENT '这是字段的注释'

一.问题背景 在kylin中加载hive表时,弹出提示框,内容是“oops!org/apache/hadoop/hive/conf/HiveConf”,无法加载hive表,查找kylin的日志时发现,弹出提示框的原因是因为出现错误:ERROR [http-bio-7070-exec-10] controller.TableController:189 : org/apache/hadoop/hive/conf/HiveConf java.lang.NoClassDefFoundError: or

一.Oracle --创建表 create table test (      id varchar2(200) primary key not null,      sort number,      name varchar(200) ) --字段加注释 comment on column test.id is 'id'; comment on column test.sort is '序号'; --表加注释 comment on table test is '测试表'  二.Mysql -

在hiveserver2中使用了org.apache.hadoop.hive.ql.parse.BaseSemanticAnalyzer对抽象语法树(AST)进行语义分析,分析的过程可以得出hive查询的表及其字段 于是我利用相关的类去做测试: package com.baidu.waimai; import org.apache.hadoop.hive.conf.HiveConf; import org.apache.hadoop.hive.ql.Context; import org.apa

给字段加注释 comment on column testtb17.AGE is '年龄';comment on column testtb17.CREATEDTIME is '创建时间';comment on column testtb17.ID is '唯一标识';comment on column testtb17.NAME is '名字'; 给表加注释comment on table testtb17 is 'SEVENTEEN';

--sql server给表加说明: --banner EXEC sys.sp_addextendedproperty @name=N'MS_Description', @value=N'Banner' , @level0type=N'SCHEMA',@level0name=N'dbo', @level1type=N'TABLE',@level1name=N'Banner' --News 资讯 EXEC sys.sp_addextendedproperty @name=N'MS_Descript