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

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 ...]):

工作中遇到:在为一个表新增字段后,新增字段在最后,想调整新增字段的位置. 1.原始方法: --新建临时表以存储正确的顺序 create table A_2 as select (column1,colum2,……A表中的顺序) from A_1 ; --删除表A_1 drop table A_1; --新建A_1并从A_2表中赋予其正确的顺序和值 create table A_1 as select * from A_2; --删除临时表A_2 drop table A_2; 这种方法对字段较少

首先给usercategory表新增libraryid字段: alter table usercategory add libraryid varchar(50) 修改picturelibrary表的libraryid字段为表usercategory的外键 alter table usercategory add constraint libraryid foreign key(libraryid) references picturelibrary(libraryid)

标题比较笼统,实际情况是: 对于Hive 的分区外部表的已有分区,在对表新增或者修改字段后,相关分区不生效. 原因是:表元数据虽然修改成功,但是分区也会对应列的元数据,这个地方不会随表的元数据修改而修改. 处理办法: 有两种 第一种:修改表,然后对于需要生效的分区,先drop 再 add. (或者说:先drop 表在重新建表再添加分区) 第二种:修改表,对需要生效的分区也执行添加或者修改字段的操作,比如:alter table tablename partition(year='2017') a

如果在hive的分区表新增非分区字段,那么原有的分区的数据即使重新运行也会显示为null. 必须先删除该分区,再重新跑数据.

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

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

新增字段的类型.长度(精度)是否合适 解决方法: 跟应用明确加字段和改字段的风险,确认新增字段类型正确.长度(精度)合适. 以及跟应用明确老数据是否要订正?如何订正?新增列是否非空?是否有默认值等等. l 新增字段的非空属性.默认值以及老数据问题. 新增字段如果是 NOT NULL 的,则一定要有默认值,否则老应用的 insert 代码可能报错. 表如果存在老数据,带上默认值的时候会导致 oracle 去订正老的数据行的新增列. 如果老数据非常多,表的并发访问高,很有可能导致大面积的阻塞等待以及

1.对一个表执行ddl(新增字段)会不会阻塞表,影响读写? 在一次项目升级之前需要执行一个新增字段的脚本(alter table...),表的数据量是260多万,执行时间是72秒,感觉略长,不知道会不会影响项目对数据库的操作,故连百度带问一番,得出一些结果. 结论是:执行alter table...会影响读写 2.MySQL官方文档alter table的解释 ALTER TABLE operations that use the COPY algorithm wait for other op

sql server更改了数据表的字段/新增数据表的字段  无法保存 解决方法:进入 工具-->选项-->Designers-->表设计器和数据库设计器-->取消勾选   即可

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

// 新增之前判断表是否存在 IF NOT EXISTS (SELECT NAME FROM SYSOBJECTS WHERE ID = OBJECT_ID('tb_MessageHistory'))    BEGIN   CREATE TABLE tb_MessageHistory(    LSH VARCHAR(36) NOT NULL  PRIMARY KEY,       -- 流水号     appId VARCHAR(36) NOT NULL,          -- appId  

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

GreenDao 给我个人感觉 比一般的ORM框架要好很多,虽然说上手和其他的比起来,较复杂,但是如果使用熟练以后,你会爱上这个框架的 用这些ORM 框架给我的感觉都是,当升级时,都需要进行数据库所有表的删除,然后再重新创建表,这样的话,开发时候可以,但是真正的项目用,这是不允许的,因为如果用户升级了数据库,那么所有数据都被清空,会让用户反感.卸载应用的可能性就增大了. greenDao的一系列操作 http://www.open-open.com/lib/view/open1438065400

GreenDao 给我个人感觉 比一般的ORM框架要好很多,虽然说上手和其他的比起来,较复杂,但是如果使用熟练以后,你会爱上这个框架的 用这些ORM 框架给我的感觉都是,当升级时,都需要进行数据库所有表的删除,然后再重新创建表,这样的话,开发时候可以,但是真正的项目用,这是不允许的,因为如果用户升级了数据库,那么所有数据都被清空,会让用户反感.卸载应用的可能性就增大了. greenDao的一系列操作 http://www.open-open.com/lib/view/open1438065400

1.查看创建表的信息 [show create table] hive> show create table student; OK createtab_stmt CREATE TABLE `student`( `age` int, `name` string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' STORED AS INPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat' OUTPUT

本文环境说明 centos服务器 jupyter的scala核spylon-kernel spark-2.4.0 scala-2.11.12 hadoop-2.6.0 本文主要内容 spark读取hive表的数据,主要包括直接sql读取hive表:通过hdfs文件读取hive表,以及hive分区表的读取. 通过jupyter上的cell来初始化sparksession. 文末还有通过spark提取hdfs文件的完整示例 jupyter配置文件 我们可以在jupyter的cell框里面,对spar

下面是Sql Server 和 Access 操作数据库结构的常用Sql,希望对你有所帮助. 新建表:create table [表名]([自动编号字段] int IDENTITY (1,1) PRIMARY KEY ,[字段1] nVarChar(50) default \'默认值\' null ,[字段2] ntext null ,[字段3] datetime,[字段4] money null ,[字段5] int default 0,[字段6] Decimal (12,4) default

hive的数据查询一般会扫描整个表,当表数据太大时,就会消耗些时间,有时候我们只需要对部分数据感兴趣,所以hive引入了分区的概念    hive的表分区区别于一般的分布式分区(hash分区,范围分区,一致性分区),hive的分区是比较简单的.他是根据hive的表结构,分区的字段设置将数据按目录存放起来,相当于简单的索引    hive表分区需要在表模式创建的时候指定模式才能使用,他的字段是虚拟的列,不存在表数据中.表分区在表模式创建之后使用之前使用alert table 来添加具体的分区,才能