首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

调整apache drill中CTAS parquet表的模式:将元素设为必需而不是可选

Apache Drill是一个开源的分布式SQL查询引擎,它可以查询不同类型的数据源,包括关系型数据库、NoSQL数据库、文件系统等。CTAS(Create Table As Select)是Apache Drill中的一种操作,用于创建新的表并将查询结果插入到新表中。

在Apache Drill中,Parquet是一种列式存储格式,它具有高效的压缩率和查询性能,适用于大规模数据分析。Parquet表中的元素可以被定义为可选或必需。如果将元素设为必需,意味着该元素在表中的每一行都必须存在值,否则将会引发错误。

要调整Apache Drill中CTAS Parquet表的模式,将元素设为必需而不是可选,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 创建一个新的Parquet表,并将查询结果插入到该表中:
代码语言:txt
复制
CREATE TABLE new_table_name AS SELECT * FROM existing_table;
  1. 使用ALTER TABLE语句修改新表的模式,将元素设为必需:
代码语言:txt
复制
ALTER TABLE new_table_name CHANGE column_name column_name data_type NOT NULL;

其中,column_name是要修改的列名,data_type是列的数据类型。

  1. 如果需要,可以使用INSERT INTO语句将现有数据插入到新表中:
代码语言:txt
复制
INSERT INTO new_table_name SELECT * FROM existing_table;

需要注意的是,以上操作仅适用于Apache Drill中的Parquet表。如果使用其他存储格式或其他数据库系统,操作步骤可能会有所不同。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云分析型数据库(AnalyticDB)是一种高性能、高可扩展性的云原生数据仓库,适用于大规模数据分析和查询。它支持列式存储,并提供了丰富的分析功能和工具。

腾讯云产品介绍链接地址:腾讯云分析型数据库

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • Apache Hudi 入门学习总结

    .jar 和 hudi-utilities-bundle_2.11-0.9.0.jar拷贝到 Hive Hudi可以元数据同步到Hive,Hive只能用来查询,不能insert/update/delete...1,不是id:1,SparkSQL默认值为SqlKeyGenerator,该类是ComplexKeyGenerator子类: class SqlKeyGenerator(props: TypedProperties...,如果没有这个属性,那么Spark SQL认为该不是主键,则不能进行update等操作,默认情况同步Hive时没有主键字段同步过去,最新版本已经不需要设置该属性了。...相关PR:https://github.com/apache/hudi/pull/3745 这个PR添加了支持HIVE_CREATE_MANAGED_TABLE配置,但是CTAS依旧有bug,代码里虽然判断类型是否为内部...,并添加到options,但是最后并没有options用到最终写Hudi参数

    1.3K30

    Apache Drill 专为Hadoop、NoSQL和云存储设计Schema-free类型SQL引擎

    Apache Drill 关键特性 低延迟SQL查询。 直接对自描述数据进行动态查询而无需提前定义Schema,如 JSON、Parquet、TEXT 和 Hbase等。...选择 Apache Drill 十大理由 分钟级上手速度 几分钟即可入门 Apache Drill。...这里有一个示例,通过一个简单SQL来查询JSON文件嵌套元素和数组: SELECT * FROM (SELECT t.trans_id, t.trans_info.prod_id...Drill虚拟数据集可以复杂NoSQL数据结构对应到兼容BI结构,帮助用户挖掘和可视化数据。 交互式查询Hive Drill可以充分利用Hive存在资源。...不仅可以连接不同Hive元存储所包含,还可以异构数据源进行连接(联邦查询特性),比如Hive关联(Join)Hbase或文件系统日志目录等。

    1.6K30

    Hive 性能优化

    其中,ORCFile 和 Apache Parquet 具有高效数据存储和数据处理性能,在实际生产环境应用广泛。...如下图所示: Parquet 是另外一种高性能行列式存储结构,适用于多种计算框架。Hive、Impala、Drill 等查询引擎均支持该存储格式。...在一个 Parquet 类型 Hive 文件,数据被切分为多个行组,每个列块被拆分为若干页,如下图所示: 对比 ORC 和 Apache Parquet,ORC 具有更高存储效率和更优查询性能...桶是通过对数据进行散列分桶创建,在桶上进行连接操作时,可以直接映射到对应桶上,减少了数据扫描和对全进行连接开销,从而提高查询性能。...开启矢量化 矢量化一次批量执行 1024 行不是每次执行单行,从而有效提高了所有操作(如扫描、聚合、筛选器和联结)查询性能。为此,需要你在会话执行如下命令以开启矢量化(会话级别生效)。

    49540

    大数据文件格式对比 Parquet Avro ORC 特点 格式 优劣势

    文章目录 背景 Apache Avro Apache Parquet Apache ORC 总结 Ref 背景 ? 在大数据环境,有各种各样数据格式,每个格式各有优缺点。...Apache Parquet 源自于google Dremel系统,Parquet相当于Google Dremel数据存储引擎,Apache顶级开源项目Drill正是Dremel开源实现。...Apache Parquet 最初设计动机是存储嵌套式数据,比如Protocolbuffer,thrift,json等,这类数据存储成列式格式,以方便对其高效压缩和编码,且使用更少IO操作取出需要数据...,这也是Parquet相比于ORC优势,它能够透明地Protobuf和thrift类型数据进行列式存储,在Protobuf和thrift被广泛使用今天,与parquet进行集成,是一件非容易和自然事情...基于列(在列存储数据):用于数据存储是包含大量读取操作优化分析工作负载 与Snappy压缩压缩率高(75%) 只需要列获取/读(减少磁盘I / O) 可以使用Avro API和Avro读写模式

    4.8K21

    使用Apache Kudu和Impala实现存储分层

    本文介绍了如何使用Apache Impala滑动窗口模式,操作存储在Apache Kudu和Apache HDFS数据,使用此模式,我们可以以对用户透明方式获得多个存储层所有优点。...如果数据量大,面向批处理且不太可能发生变化,则首选使用Parquet格式数据存储在HDFS。当我们需要利用两个存储层优点时,滑动窗口模式是一个有用解决方案。...滑动窗口模式 在此模式,我们使用Impala创建匹配KuduParquet格式HDFS。根据Kudu和HDFS之间数据移动频率,这些按时间单位分区,通常使用每日、每月或每年分区。...通过创建第三个匹配并向统一视图添加另一个边界,可以扩展此模式冷数据保存在云存储系统。 ? 注意:为简单起见,下面的示例仅说明了Kudu和HDFS。...注意:模式设计(schema design)应根据我们数据和读/写性能考虑因素而有所不同。此示例模式仅用于演示目的,不是“最佳”模式

    3.8K40

    Spark SQL,DataFrame以及 Datasets 编程指南 - For 2.0

    使用反射来推断模式 Spark SQL Scala 接口支持元素类型为 case class RDD 自动转为 DataFrame。case class 定义了模式。...若设为 false,则会禁用分区列类型推断直接设置为 String 类型。 自 Spark 1.6.0 起,分区发现只会发现指定路径下分区。...由于模式合并是消耗比较高操作,而且在大多数情况下都不是必要,自 1.5.0 开始默认关闭该功能。...使用这种方式返回 DataFrame,并且 Spark SQL 可以轻易处理或与其他数据做 join 操作,所以我们应该优先使用这种方式不是 JdbcRDD。...lowerBound 和 upperBound 用来指定分区边界,不是用来过滤数据,因为所有数据都会被读取并分区 fetchSize 定义每次读取多少条数据,这有助于提升读取性能和稳定性

    4K20

    一文读懂Hive底层数据存储格式(好文收藏)

    Apache Parquet 注:RCFile 和 ORCFile 并不是纯粹列式存储,它是先基于行对数据进行分组(行组),然后对行组进行列式存储 我们看下这几种存储结构优缺点: 水平行存储结构...每一行,存储为一列,一列存储为一行,因为当很大,我们字段很多时候,我们往往只需要取出固定一列就可以。...注:在 Hive 中使用布隆(bloom)过滤器,可以用较少文件空间快速判定数据是否存在于,但是也存在将不属于这个数据判定为属于这个这情况,这个情况称之为假正概率,可以手动调整该概率,但概率越低...五、Parquet Parquet 是另外一种高性能行列式存储结构,可以适用多种计算框架,被多种查询引擎所支持,包括 Hive、Impala、Drill 等。 1....Parquet 相关配置: 可以根据不同场景需求进行适当参数调整,实现程序优化。

    6.4K51

    Apache Doris 2.1.5 版本正式发布

    系统保留内存最小值,即 low water mark 调整为 min (6.4G, MemTotal * 5%),以更好地防止 BE 出现 OOM 问题。...当设置为 false 时,使用推导出 VARCHAR 长度,不是使用最大长度。#37284统计信息收集,默认开启了通过文件大小预估 Hive 行数功能。...#37132改进提升湖仓一体 Paimon 升级至 0.8.1 版本。修复在部分情况下,查询 Paimon 时导致 org.apache.commons.lang.StringUtils 问题。..._highlight=compress_type当使用 CTAS+TVF 创建时,TVF 分区列将被自动映射为 Varchar(65533) 而非 String,以便该分区列能够作为内分区列使用...Bug 修复湖仓一体修复部分情况下查询 Parquet 格式导致 BE 宕机问题。#37086修复查询 Parquet 格式,BE 端打印大量日志问题。

    20810

    apache hudi 0.13.0版本重磅发布

    Spark 惰性文件索引 Hudi 在 Spark 文件索引默认切换为惰性列出:这意味着它只会列出查询请求分区(即,在分区修剪之后),不是在此版本之前总是列出整个。...第二个选项是列表模式切换为 eager。 文件索引“优雅地回归”以假定未分区并仅牺牲分区修剪,但将能够像未分区一样处理查询(因此可能导致性能损失),不是失败 查询。...您可以允许模式自动演化,其中可以现有列删除到新模式。...NONE 用于批量插入以匹配 Parquet 写入排序模式 此版本调整了 BULK_INSERT 写入操作 NONE 排序模式(默认排序模式并行度。...从现在开始,默认情况下,使用输入并行性不是shuffle并行性 (hoodie.bulkinsert.shuffle.parallelism) 来写入数据,以匹配默认 parquet 写入行为。

    1.7K10

    原 荐 SparkSQL简介及入门

    主要sparkSQL在下面几点做了优化: 1、内存列存储(In-Memory Columnar Storage)     SparkSQL数据在内存存储不是采用原生态JVM对象存储方式,而是采用内存列存储...三、SparkSQL入门     SparkSqlRDD封装成一个DataFrame对象,这个对象类似于关系型数据库。...1、创建DataFrame对象     DataFrame就相当于数据库一张。它是个只读,不能在运算过程再往里加元素。     ...1>Parquet数据格式     Parquet是一种列式存储格式,可以被多种查询引擎支持(Hive、Impala、Drill等),并且它是语言和平台无关。     ...Parquet文件下载后是否可以直接读取和修改呢?     Parquet文件是以二进制方式存储,是不可以直接读取和修改Parquet文件是自解析,文件包括该文件数据和元数据。

    2.5K60

    SparkSQL极简入门

    主要sparkSQL在下面几点做了优化: 1、内存列存储(In-Memory Columnar Storage) SparkSQL数据在内存存储不是采用原生态JVM对象存储方式,而是采用内存列存储...SparkSqlRDD封装成一个DataFrame对象,这个对象类似于关系型数据库。 1、创建DataFrame对象 DataFrame就相当于数据库一张。...它是个只读,不能在运算过程再往里加元素。...3.读取parquet文件 格式如下: 1>Parquet数据格式 Parquet是一种列式存储格式,可以被多种查询引擎支持(Hive、Impala、Drill等),并且它是语言和平台无关。...Parquet文件下载后是否可以直接读取和修改呢? Parquet文件是以二进制方式存储,是不可以直接读取和修改Parquet文件是自解析,文件包括该文件数据和元数据。

    3.8K10

    基于Apache Parquet更细粒度加密方法

    我们努力提供包括更高级别和递归列列级访问控制。 标签驱动访问策略:列类别/标签——不是名称应该决定谁可以访问哪些列。...该项目尝试仅加密某些数据字段,不是加密所有数据元素。 挑战 应用加密来同时实现访问控制、保留和静态加密并不是一种常见做法。 我们正在努力采用这种新颖且统一方法来实现这些关键安全控制。...模式标记和调整:CLAC 基于列标记。 我们需要一个适当元数据标记系统来管理标签并将其传播到 Parquet 级别。 更重要是,标签不是静态。 例如,一列最初可能被标记为一种类型数据。...C2 被定义为敏感列, c1 不是Parquet™ 加密后,c2 在被发送到存储之前被加密,可以是 HDFS 或云存储,如 S3、GCS、Azure Blob 等。...可以通过不同方式控制 Parquet™ 列加密,并且使用模式来控制它将使解决方案简洁,不会引入额外 RPC 调用作为开销。这也使得标签驱动访问策略成为可能。

    1.9K30

    Apache Hive

    Apache Hive是基于Hadoop一个数据仓库工具,可以结构化数据文件映射为一张数据库,并提供一种HQL语言进行查询,具有扩展性好、延展性好、高容错等特点,多应用于离线数仓建设。 1....当我们一个文件映射为Hive中一张时,只需在建时告诉Hive,数据列名、列分隔符、行分隔符等,Hive就可以 自动解析数据。...即ctas语句,复制数据但不复制表结构,创建为普通。如果复制是分区则新创建不是分区但有分区字段。 ctas语句是原子性,如果select失败,将不再执行create操作。...查询map和array跟java是类似的,都是通过key查找mapvalue或者根据索引查找array元素struct则通过列名.标识来访问元素。...建议对于设计有分桶需求时,开启自动分桶。因为一旦reduce数量设置错了,规划分桶数会无效。 注意:要用insert语句或者ctas语句数据存入分桶。load语句只是文件移动或复制。

    1.2K10

    深入分析 Parquet 列式存储格式

    Parquet 是面向分析型业务列式存储格式,由 Twitter 和 Cloudera 合作开发,2015 年 5 月从 Apache 孵化器里毕业成为 Apache 顶级项目,最新版本是 1.8.0...关系型数据列式存储,可以每一列值直接排列下来,不用引入其他概念,也不会丢失数据。关系型数据列式存储比较好理解,嵌套类型数据列存储则会遇到一些麻烦。...对于存储关系型 record,record 元素都是非空(NOT NULL in SQL)。...,特别是当你们非常宽(column 非常多)时候,Parquet 无论在资源利用率还是性能上都优势明显。...Spark 已经 Parquet 设为默认文件存储格式,Cloudera 投入了很多工程师到 Impala+Parquet 相关开发,Hive/Pig 都原生支持 Parquet

    1.5K40

    SparkSql官方文档中文翻译(java版本)

    与registerTempTable方法不同是,saveAsTableDataFrame内容持久化到,并在HiveMetastore存储元数据。...存储一个DataFrame,可以使用SQLContexttable方法。table先创建一个,方法参数为要创建名,然后DataFrame持久化到这个。...Hive区分大小写,Parquet不区分大小写 hive允许所有的列为空,Parquet不允许所有的列全为空 由于这两个区别,当Hive metastore Parquet转换为Spark SQL...忽略只出现在Parquet schema字段 只在Hive metastore schema中出现字段设为nullable字段,并加到一致化后schema 3.2.4.2 元数据刷新(Metadata...如果在一个ArrayType值元素可以为空值,containsNull指示是否允许为空。

    9K30

    HiveHiveSQL常用优化方法全面总结

    过大 MapReduce优化 调整mapper数 调整reducer数 合并小文件 启用压缩 JVM重用 并行执行与本地模式 严格模式 采用合适存储格式 列裁剪和分区裁剪 最基本操作。...语句写在子查询内部,不是外部。...调整mapper数 mapper数量与输入文件split数息息相关,在Hadoop源码org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat类可以看到...输出阶段合并 直接hive.merge.mapfiles和hive.merge.mapredfiles都设为true即可,前者表示map-only任务输出合并,后者表示map-reduce任务输出合并...要开启严格模式,需要将参数hive.mapred.mode设为strict。 采用合适存储格式 在HiveSQLcreate table语句中,可以使用stored as ...指定存储格式。

    23.9K1116

    Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide | ApacheCN

    由于 schema merging (模式合并)是一个 expensive operation (相对昂贵操作), 并且在大多数情况下不是必需, 所以默认情况下从 1.5.0 开始....时, Spark SQL 尝试使用自己 Parquet support (Parquet 支持), 不是 Hive SerDe 来获得更好性能....Hive 不区分大小写, Parquet 不是 Hive 认为所有 columns (列)都可以为空, Parquet 可空性是 significant (重要)....由于这个原因, 当 Hive metastore Parquet 转换为 Spark SQL Parquet 时, 我们必须调整 metastore schema 与 Parquet schema...请注意,lowerBound 和 upperBound 仅用于决定分区大小,不是用于过滤行。 因此,所有行将被分区并返回。此选项仅适用于读操作。

    26K80
    领券