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如何使用Spark/Hive SQL中的DESCRIBE TABLE获得完整的data_type?

在Spark/Hive SQL中,可以使用DESCRIBE TABLE语句来获取表的元数据信息,包括列名、数据类型、注释等。然而,DESCRIBE TABLE默认只会显示数据类型的基本信息,无法获得完整的data_type。

要获得完整的data_type,可以使用以下方法之一:

  1. 使用DESCRIBE EXTENDED TABLE语句:DESCRIBE EXTENDED TABLE table_name。这条语句会显示更详细的表信息,包括完整的data_type。
  2. 使用SHOW CREATE TABLE语句:SHOW CREATE TABLE table_name。这条语句会显示表的创建语句,其中包含了完整的data_type。
  3. 使用DESCRIBE FORMATTED TABLE语句:DESCRIBE FORMATTED TABLE table_name。这条语句会显示表的格式化信息,包括完整的data_type。

需要注意的是,以上方法在Spark和Hive中略有不同,具体使用哪种方法取决于你使用的是Spark还是Hive。

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请注意,以上推荐的腾讯云产品仅供参考,具体选择应根据实际需求进行评估和决策。

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  • hive基本简单操作

    1.建表 CREATE [TEMPORARY] [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name – (Note: TEMPORARY available in Hive 0.14.0 and later) [(col_name data_type [COMMENT col_comment], … [constraint_specification])] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], …)] [CLUSTERED BY (col_name, col_name, …) [SORTED BY (col_name [ASC|DESC], …)] INTO num_buckets BUCKETS] [SKEWED BY (col_name, col_name, …) – (Note: Available in Hive 0.10.0 and later)] ON ((col_value, col_value, …), (col_value, col_value, …), …) [STORED AS DIRECTORIES] [ [ROW FORMAT row_format] [STORED AS file_format] | STORED BY ‘storage.handler.class.name’ [WITH SERDEPROPERTIES (…)] – (Note: Available in Hive 0.6.0 and later) ] [LOCATION hdfs_path] [TBLPROPERTIES (property_name=property_value, …)] – (Note: Available in Hive 0.6.0 and later) [AS select_statement]; – (Note: Available in Hive 0.5.0 and later; not supported for external tables)

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    Hive的基本知识(一)

    Hive 组件 用户接口:包括 CLI、JDBC/ODBC、WebGUI。其中,CLI(command line interface)为shell命令行; Hive中的Thrift服务器允许外部客户端通过网络与Hive进行交互,类似于JDBC或ODBC协议。WebGUI是 通过浏览器访问Hive。 元数据存储:通常是存储在关系数据库如 mysql/derby中。Hive 中的元数据包括表的名字,表的列和分区及其属性,表的属性(是否为外部表等),表的数据所在目录等。 Driver驱动程序,包括语法解析器、计划编译器、优化器、执行器 : 完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在 HDFS 中,并在随后有执行引擎调用执行。 执行引擎:Hive本身并不直接处理数据文件。而是通过执行引擎处理。当下Hive支持MapReduce、 Tez、Spark3种执行引擎。 Hive基本使用 链接方式: 1.使用hive本地连接 2.开启hiveserver2远程服务,使用beeline连接 3.使用hive参数执行任务 hive -e ‘执行语句’ hive -f ‘执行脚本文件’

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