模型出错了，请稍后重试~
删除数据库的模型行为是 RESTRICT，如果数据库不为空，需要添加 CASCADE 进行级联删除。
添加之后字段由于hive底层是文件和系列化的设计，因此查数据会发现新增的列在所有已有列的后面
Hive在大数据中可能是数据工程师使用的最多的组件，常见的数据仓库一般都是基于Hive搭建的，在使用Hive时候，遇到了两个奇怪的现象，今天给大家聊一下，以后遇到此类问题知道如何避坑！
这里重点说一下严格模式和非严格模式：Hive在严格模式下查询时，需指定分区（查询分区表时），排序后需增加limit限制，不支持笛卡尔积查询。防止误操作等造成的资源浪费。
下面我们将建好的表t_od_use_cnt重命名为t_od_use_cnt_new，然后再改回来。
本文中主要是介绍了hive中索引和视图的相关操作。 修改表 修改表主要是对表的结构和属性进行操作，包含： 重命名 alter table oldname rename to new_table; 修改表属性 alter table table_name set tblproperties (property_name=property_value); 修改表注释 alter table table_name set tblproperties('comment'=new_comment); 修改存储属
LOCATION 是指定外部表的存储路径，MANAGEDLOCATION 是指定管理表的存储路径（hive 4.0.0 才支持），官方建议默认就行，让所有的表都在一个根目录下。
查询来的数据没发现有什么异常；照理说逐字段查出来没问题，再逐字段插入应该不会错位。实际上 hive 的 insert 跟想象中传统的 insert 不太一样。
Hive常用的交互命令 hive 进入数据库 hive -e 不进入hive的交互窗口执行sql语句 hive -f 执行sql脚本 hive -help 查看帮助 Hive常用数据库的操作命令 show databases;查看hive中的所有数据库 use default;用default数据库 create database myhive ;创建数据库 create database if not exists myhive ;使用if not exists来忽略异常 create database
所谓的级联删除是指当主表中的一条记录被删除，那么子表中所关联的记录也相应的自动删除。本教程将教大家如何在Oracle中使用级联删除外键。
这里，IF NOT EXISTS是一个可选的子句。如果我们使用此子句，则只有在没有具有相同名称的现有数据库时，才会创建具有给定名称的数据库。
1）创建一个数据库，数据库在 HDFS 上的默认存储路径是/user/hive/warehouse/*.db。
可以使用alter database 命令来修改数据库的一些属性。但是数据库的元数据信息是不可更改的，包括数据库的名称以及数据库所在的位置
修改字段位置时一定要加cascade,否则会报错 ALTER TABLE t_coupon_info ADD COLUMNS (ca2 STRING COMMENT ‘生成’ ) cascade ; ALTER TABLE t_coupon_info change ca2 ca2 STRING AFTER trans_num cascade ;
非空约束(NOT NULL)指字段的值不能为空。对于使用了非空约束的字段，用户在添加数据时没有指定值，数据库系统就会报错。可以通过 CREATE TABLE 或 ALTER TABLE 语句实现非空。在表中某个列的定义后加上关键字 NOT NULL 作为限定词，来约束该列的取值不能为空。
首先，由于业务场景的需求调整可能会需要修改一些已经存在的表结构，比如增加字段、修改字段类型等，所以可能会有一些隐藏因素导致后续查询和插入数据报错;
1.1） CREATE TABLE 创建一个指定名字的表。如果相同名字的表已经存在，则抛出异常；用户可以用 IF NOT EXISTS 选项来忽略这个异常。
DDL（ Data Definition Language，数据定义语言）用在定义或改变表的结构数据类型、表之间的链接和约束等初始化工作上。常用的语句关键字包括 CREATE、 DROP、 ALTER 等。
oracle 常用命令大汇总(第一篇) 第一章：日志管理 1.forcing log switches sql> alter system switch logfile; 2.forcing checkpoints sql> alter system checkpoint; 3.adding online redo log groups sql> alter database add logfile [group 4] sq
2.注释问题2.1 MySQL中的注释2.2 Hive中的注释3.乱码问题3.1 修改表字段注解和表注解3.2 修改分区字段注解3.3 修改索引注解3.4 修改metastore的连接URL4.数据库基本操作4.1 创建带属性的库4.2 显示数据库详情：4.3 查看正在使用哪个库4.4 查看数据库的详情语句5.删除数据库5.1 删除库原则5.2 删除不含表的数据库5.3 删除含表数据库6.切换库及创建表6.1 切换库6.2 创建表7.表详情及表操作7.1 表详情7.2 表操作8.分区8.1 查看分区8.2 添加分区8.3 修改分区8.4 删除分区
1）创建一个数据库，数据库在HDFS上的默认存储路径是/user/hive/warehouse/*.db。
注意：各个语句的版本时间，有的是在 hive-1.2.1 之后才有的，这些语句我们在hive-1.2.1中是不能使用的。
1、命令行操作 （1）打印查询头，需要显示设置： set hive.cli.print.header=true; （2）加"--"，其后的都被认为是注释，但 CLI 不解析注释。带有注释的文件只能通过这种方式执行： hive -f script_name （3）-e后跟带引号的hive指令或者查询，-S去掉多余的输出： hive -S -e "select * FROM mytable LIMIT 3" > /tmp/myquery （4）遍历所有分区的查询将产生一个巨大的MapRe
本文中主要介绍了对表、分区和字段的各种操作 修改表 修改表主要是对表的结构和属性进行操作，包含： 重命名 alter table oldname rename to new_table; 修改表属性 alter table table_name set tblproperties (property_name=property_value); 修改表注释 alter table table_name set tblproperties('comment'=new_comment); 修改存储属性 al
会对输入做全局排序，因此只有一个 reducer，因为多个 reducer 无法保证全局有序，当只有一个 reducer 时，会导致当输入规模较大时，耗费较长的计算时间。
符号规定：下面展示一些定义的时候，为简便理解，使用中文配合符号表述（会有具体举例，不用担心理解不了）
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)
需要将配置了hive.metastore.uris的配置文件复制到项目resources路径下
打开数据库 use 数据库 ---- use mydata 查看数据库 show databases 显示当前用户打开的数据库 SELECT DATABASE(); 创建数据表 语法：CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] table_name( column_name data_type ) 例子：创建student数据表 CREATE TABLE student（
create EXTERNAL table tableName(字段名称 字段类型，字段名称 字段类型) 建外部表需要指定数据的存储路径。通过LOCATION进行指定。
hive修改字段类型语句：alter table 表名 change column 原字段名 新字段名 字段类型; alter table user_chain change column u_register u_registe date;（u_register原类型为string类型） 这样修改会报一个错误： FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. Unable to alter table. The following columns have types incompatible with the existing columns in their respective positions : u_registe 原因分析：hive内部的类型转换的限制。总结为： 1、我们能够修改整型字段为double类型字段，因为double类型能够承载整型数据， 但是我们修改double类型字段为整型字段会有问题，因为整型字段不能够满足double数据 2、任何类型基本都可以转为字符串，任何double、float、int类型的数据都可以作为字符串处理 3、数据类型的转换为转换后的数据不会截断原来的数据
hive中不支持alter table table_name drop columns这种语法，支持replace
文章目录 1. 分区操作 1.1 查询分区信息 1.2 添加分区 1.3 删除分区 1.4 修改分区 2.列操作 2.1 添加列 2.2 修改列 3. 表操作 3.1 创建外部表 3.2 修改表属性 3.3 表的重命名 4. Ref 1. 分区操作 1.1 查询分区信息 show partitions t_test; describe formatted t_test partition (sample_date="20190723", partition_name="7"); show ta
3，拷贝表从远程集群到本地(跨集群)，拷贝完后记得修复分区表 【如果没有队列则不要：-Dmapred.job.queue.name=root.bi_qipu.p1】
从上一篇对Hive metastore表结构的简要分析中，我再根据数据设计的实体对象，再进行整个代码结构的总结。那么我们先打开metadata的目录，其目录结构：
第一章：日志管理 1.forcing log switches sql> alter system switch logfile; 2.forcing checkpoints sql> alter system checkpoint; 3.adding online redo log groups sql> alter database add logfile [group 4] sql> ('/disk3/log4a.rdo','/di
Hive也有decimal类型，并且可以指定长度，最好指定长度吧。刚开始以为Hive的decimal类型和MySql一致。后来发现想错了，还是个大坑！
说明：hive的表存放位置模式是由hive-site.xml当中的一个属性指定的
目前，线上反馈一个问题：同一张表，使用Hive查询正常，但是使用Impala查询，返回的数据中，部分字段值为NULL。 我们使用impala执行了invalidate metadata xxx，排查了元数据不一致的问题，同时查看源文件，也排除了数据本身的问题。最终，通过在Impalad的web页面上查看该SQL的profile发现，其中存在如下的Errors：
create table tableName(time INT,userid BIGINT,url STRING,ip STRING COMMENT 'IP Address of the User') COMMENT 'This is the tableName table' PARTITIONED BY (dt STRING,country String) CLUSTERED BY(userid) SORTED BY(time) INTO 32 BUCKETS ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '001' MAP KEYS TERMINATED BY '\003' STORED as SEQUENCEFILE;
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。Hive的优点是学习成本低，可以通过类似SQL语句实现快速MapReduce统计，使MapReduce变得更加简单，而不必开发专门的MapReduce应用程序。hive十分适合对数据仓库进行统计分析。
默认Hive中创建有中文注释的表时，无论是在Hive CLI还是Hue中该注释显示都会是乱码。如使用以下建表语句：
Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类 SQL查询功能。
默认情况下 PostgreSQL 安装完成后，自带了一个命令行工具SQL Shell(psql)。
在Fayson的测试测试环境下有一张Parquet格式的表，由于业务需要对表的字段名称数据类型进行了修改和新增列等操作，导致使用Hive和Impala查询显示的结果不一致问题。
Hive是Hadoop的一个模块。它是一个用于开发SQL类型脚本执行MapReduce操作的平台。
MySQL学习仓库Up-Up-MySQL，这是一个学习MySQL从入门实战到理论完善，再到精通的一个仓库，后面会把MySQL的学习资料上传上去！欢迎大家star与fork起来！
本文介绍了Hive的HQL语言，包括数据定义、数据操作、安全措施、分区表等方面的内容。Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，使用HQL语言进行数据查询。在Hive中，可以使用CREATE TABLE、ALTER TABLE、DROP TABLE等语句进行表的操作，包括定义表、修改表结构、删除表等。Hive还提供了数据操作相关的安全措施，如设置“strict”模式、单独为外部表的分区指定值和存储位置等。此外，还介绍了Hive中HQL的数据操作，包括LOAD DATA、INSERT INTO、SELECT INTO等语句，以及这些语句的使用方法和注意事项。通过使用Hive，用户可以方便地进行数据查询、数据处理和数据分析等工作。
1.Alter table ： 1.添加和修改列 2.添加和删除约束 3.enable，disable约束
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