hive删除字段语法

一、hive删除字段语法

ALTER TABLE table_name DROP COLUMN column_name;

二、hive是什么数据库？

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数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。

　　Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），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 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 HQL，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作

三、hive 如何删除字段

在Hive中，数据处理和管理是数据工程师和数据分析师日常工作的重要组成部分。在处理数据时，有时候需要对Hive表的字段进行删除操作。本文将介绍在Hive中如何删除字段，以及一些需要注意的事项。

1. Hive 删除字段的基本语法

在Hive中，删除字段的操作可以通过ALTER TABLE命令来实现。以下是删除字段的基本语法：

ALTER TABLE table_name DROP COLUMN column_name;

其中，table_name是要进行字段删除操作的表名，column_name是要删除的字段名。

2. 示例

假设我们有一个名为employee的表，包含字段emp_id、emp_name和emp_dept。现在我们想要删除emp_dept字段，可以使用以下命令：

ALTER TABLE employee DROP COLUMN emp_dept;

3. 注意事项

在执行删除字段操作时，有一些需要注意的事项：

• 删除字段将永久删除表中的数据，因此在执行删除操作之前，请确保已经备份了重要数据。
• 删除字段可能导致影响到其他相关的操作或查询，因此在删除字段之后，需要仔细检查表的其他功能是否正常。
• 删除字段可能会影响到表的性能，特别是表中包含大量数据时，应谨慎操作。

4. 总结

通过本文介绍的方法，您可以在Hive中使用ALTER TABLE命令来删除表的字段。在删除字段之前，请务必谨慎考虑，并确保已经备份了重要数据。希望本文能够对您在Hive数据处理中删除字段有所帮助。

四、hive删除字段报错

使用Hive删除字段时报错的解决方法

最近在进行Hive数据处理时，遇到了删除表字段的问题，而在执行删除字段操作时却遇到了报错的情况。在这篇文章中，我们将探讨在Hive中删除字段时可能遇到的报错原因以及解决方法。

问题描述：

当尝试使用ALTER TABLE命令删除Hive表中的字段时，可能会遇到类似以下报错信息：

FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. Invalid field name ****

问题分析：

这种报错通常出现在尝试删除的字段名不存在或命名错误的情况下。在Hive中，字段名是区分大小写的，因此必须确保待删除字段的名称与表中实际存在的字段名称完全匹配。

解决方法：

1. 检查字段名：首先，仔细检查要删除的字段名，确保与实际表结构中的字段名一致。可以通过DESCRIBE命令查看表的结构，以获取准确的字段名信息。

2. 使用反引号：在执行ALTER TABLE删除字段操作时，建议在字段名两侧添加反引号（``）来确保字段名的准确性。例如：ALTER TABLE table_name DROP COLUMN `column_name`;

3. 权限检查：确认当前用户具有足够的权限执行删除字段操作。有时报错可能是由于权限限制导致的，确保用户有足够的权限进行DDL操作。

总结：

在使用Hive进行数据处理时，遇到报错是常见的情况，但通过仔细分析问题并采取正确的解决方法，可以有效解决这些错误。在删除Hive表中的字段时，一定要注意字段名的准确性和合法性，避免因为命名错误而导致报错情况的发生。

五、hive中删除字段

在 Hive 中删除字段：您需要知道的一切

在使用 Hive 进行数据处理和分析时，有时您可能需要删除表中的某个字段。本文将介绍如何在 Hive 中删除字段，以及相关注意事项和最佳实践。

Hive 删除字段的方法：

要在 Hive 中删除字段，您需要使用 ALTER TABLE 命令，并指定要删除的字段名称。下面是一个示例：

ALTER TABLE table_name DROP COLUMN column_name;

在这个命令中，table_name 是您要操作的表的名称，column_name 是要删除的字段的名称。执行此命令后，指定的字段将被从表中删除。

需要注意的是，一旦删除字段，相关数据将会丢失。因此，在执行删除操作之前，请务必进行备份，以避免数据丢失。

影响 Hive 表结构的其他命令：

除了删除字段之外，Hive 还提供了其他命令来管理表结构，比如 ALTER TABLE 命令可以用于添加新字段、修改字段类型等操作。

以下是一些常用的 ALTER TABLE 命令示例：

• 添加新字段： ALTER TABLE table_name ADD COLUMN new_column_name data_type;
• 修改字段类型： ALTER TABLE table_name CHANGE COLUMN column_name column_name new_data_type;

通过这些命令，您可以灵活地管理 Hive 表的结构，满足不同的数据处理需求。

注意事项和最佳实践：

在删除字段时，请注意以下几点：

• 影响分区： 如果表是分区表，并且要删除的字段是分区字段之一，可能会导致数据无法正确分区。在这种情况下，建议重新设计表结构，以避免删除分区字段。
• 影响查询： 删除字段可能会影响到已有的查询语句，导致查询失败或结果不准确。在执行删除操作前，请确保已经更新了相关的查询逻辑。
• 谨慎操作： 删除字段是一项重要操作，建议在生产环境中谨慎操作，确保在删除前做好充分的测试。

除了删除字段外，还有一些其他的最佳实践可以帮助您更好地管理 Hive 表的结构：

• 数据备份： 定期对数据进行备份，以防止意外数据丢失。
• 版本控制： 使用版本控制工具管理表结构的变更，方便追踪和回滚操作。
• 文档记录： 记录表结构的变更历史和原因，便于团队协作和知识共享。

总结：

在 Hive 中删除字段是一项常见的操作，但需要谨慎对待。通过本文介绍的方法和注意事项，希望能帮助您顺利地删除字段，并保持表结构的完整性和稳定性。

如果您有任何关于 Hive 表管理的问题或建议，欢迎在下方留言，我们将尽快回复您。

六、hive提供哪几种协议访问hive数据库？

两种协议访问：老版HiveClient和HiveServer2。

　　1.老版HiveClient： 要求比较多，需要Hive和Hadoop的jar包，各配置环境。

   2. HiveServer2：

　 　　使得与YARN和HDFS的连接从Client中独立出来，不需要每个Client都去配置这些连接信息。

　　　 使用Beeline只作为输入口，最终会把语句扔到HiveServer2端来作解析。

　　　 

七、hive parquet表删除不掉？

在我实际的开发经验中，可以这样做。

1、如果hive表在hdfs上有多个part，可以删除部分part。

2、如果hive表有多个分区，可以删除分区文件夹。

3、可以根据where条件删除符合条件的。

4、骚操作： drop table if exists tmp_srcTable; create table tmp_srcTable as SELECT * from srcTable limit 120000; insert overwrite table srcTable select * from tmp_srcTable; drop table tmp_srcTable;

八、hive元数据库编码怎么查？

表或者字段有中文的时候需要修改hive的元数据库的设置。 以mysql为例子，当mysql的字符集设置成utf8的时候使用hive会有问题，详细见hive的wiki。 所以当hive使用mysql作为元数据库的时候mysql的字符集要设置成latin1。 为了保存那些utf8的中文，要将mysql中存储注释的那几个字段的字符集单独修改为utf8。

九、hive为什么要连数据库？

hive只是个工具，它的数据分析，依赖于mapreduce，它的数据管理，依赖于外部系统。所以hive要连数据库。

十、HIVE如何查看表和数据库？

1

进入hive之前要把hadoop给启动起来，因为hive是基于hadoop的。所有的mr计算都是在hadoop上面进行的。

2

在命令行中输入：hive。这个时候就可以顺利的进入hive了。当然了，如果你想直接执行hql脚本文件可以这样：hive-fxxxxx.hql。

3

进入hive之后一一般默认的数据库都是default。如果你切换数据库的话所建的表都会是在default数据库里面。

4

创建数据库的语法是：createdatabasedatabase_name;非常简单的，其实hive跟mysql的语法还是比较相似的。为什么呢？请继续往下

5

切换数据库的时候可以输入：usedatabase_name；

查看所有数据库的时候可以输入：showdatabases;

查看所有表的时候可以输入：showtables

6

看表结构的时候可以输入：describetab_name;