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[Hive]Hive分区表新增字段，hive分区表新增字段
一直没有尝试，被分区的概念吓到了，今天尝试了下，很简单
hive (default)& desc pms.test_cross_sale_
path_id string
visit_track_id
visit_product_id
visit_category_id
visit_brand_id
rcmd_track_id
rcmd_product_id bigint
rcmd_category_id
rcmd_brand_id
rcmd_algorithm_id
cart_track_id
cart_track_time string
cart_product_id bigint
cart_category_id
cart_brand_id
path_length int
session_id
end_user_id string
Time taken: 3.159 seconds在上表中新增两个字段platform_id、tpa，类型均为int类型
hive (pms)& alter table pms.test_cross_sale_path add columns(platform_id int, tpa int);
FAILED: ParseException line 1:12 cannot recognize input near 'pms' '.' 'test_cross_sale_path' in alter table statement
这样执行会有问题，数据库名默认不支持，换种写法即可
hive (pms)&
Time taken: 0.012 seconds
hive (pms)& alter table test_cross_sale_path add columns(platform_id int, tpa int);
Time taken: 0.012 seconds新增的字段将加到该表的最后，分区字段之前，并且在以前的分区中这两个字段都为NULL
hive (default)& desc pms.test_cross_sale_
col_name data_type comment
path_id string
visit_track_id string
visit_product_id bigint
visit_category_id bigint
visit_brand_id bigint
rcmd_track_id string
rcmd_product_id bigint
rcmd_category_id bigint
rcmd_brand_id bigint
rcmd_algorithm_id bigint
cart_track_id string
cart_track_time string
cart_product_id bigint
cart_category_id bigint
cart_brand_id bigint
path_type int
path_length int
path_list string
session_id string
gu_id string
end_user_id string
platform_id int
Time taken: 3.159 seconds
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云计算最近更新Hive 中内部表与外部表的区别与创建方法
Hive 中内部表与外部表的区别与创建方法
[摘要：URL： http://blog.csdn.net/wisgood/article/details/ 先来讲下Hive中内部表取内部表的差别： Hive 建立内部表时，会将数据挪动到数据堆栈指背的途径；若建立内部表，仅纪录数据地点的途径]
URL： &http://blog.csdn.net/wisgood/article/details/
先来说下Hive中内部表与外部表的区别：&
Hive 创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径；若创建外部表，仅记录数据所在的路径，&
不对数据的位置做任何改变。在删除表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除，&
而外部表只删除元数据，不删除数据。这样外部表相对来说更加安全些，数据组织也更加灵活，方便共享源数据。&
需要注意的是传统数据库对表数据验证是 schema on write（写时模式），而 Hive 在load时是不检查数据是否&
符合schema的，hive 遵循的是 schema on read（读时模式），只有在读的时候hive才检查、解析具体的&
数据字段、schema。&
读时模式的优势是load data 非常迅速，因为它不需要读取数据进行解析，仅仅进行文件的复制或者移动。&
写时模式的优势是提升了查询性能，因为预先解析之后可以对列建立索引，并压缩，但这样也会花费要多的加载时间。&
下面来看下 Hive 如何创建内部表：&
create&table&test(userid string);
LOAD&DATA INPATH&'/tmp/result/'&INTO&TABLE&test
partition(ptDate='');
这个很简单，不多说了，下面看下外部表：&
hadoop fs -ls /tmp/result/
Found 2 items
create&EXTERNAL&table&IF&NOT&EXISTS test (userid
string) partitioned&by&(ptDate string)
&ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED&BY&'t';
alter&table&test&add&partition (ptDate='')
location&'/tmp/result/';
注意：location后面跟的是目录，不是文件，hive会把整个目录下的文件都加载到表中：
create&EXTERNAL&table&IF&NOT&EXISTS userInfo
&(id&int,sex string, age&int,&name&string,
email string,sd string, ed string)&
&ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED&BY&'t'&location&'/hive/dw';
否则，会报错误：
FAILED: Error in metadata: MetaException(message:Got exception:&
org.apache.hadoop.ipc.RemoteException java.io.FileNotFoundException:
&Parent path is not a directory: /hive/dw/record_.txt
最后提下还有一种方式是建表的时候就指定外部表的数据源路径，
但这样的坏处是只能加载一个数据源了：
CREATE EXTERNAL TABLE sunwg_test09(id INT, name string)&
ROW FORMAT DELIMITED&
FIELDS TERMINATED BY ‘t’&
LOCATION ‘/sunwg/test08′;&
上面的语句创建了一张名字为sunwg_test09的外表，该表有id和name两个字段，&
字段的分割符为tab，文件的数据文件夹为/sunwg/test08&
select * from sunwg_test09;&
可以查询到sunwg_test09中的数据。&
在当前用户hive的根目录下找不到sunwg_test09文件夹。&
此时hive将该表的数据文件信息保存到metadata数据库中。&
mysql& select * from TBLS where TBL_NAME=’sunwg_test09′;&
可以看到该表的类型为EXTERNAL_TABLE。&
mysql& select * from SDS where SD_ID=TBL_ID;&
在表SDS中记录了表sunwg_test09的数据文件路径为hdfs://hadoop00:9000/hjl/test08。&
# hjl为hive的数据库名&
实际上外表不光可以指定hdfs的目录，本地的目录也是可以的。&
CREATE EXTERNAL TABLE test10(id INT, name string)&
ROW FORMAT DELIMITED&
FIELDS TERMINATED BY ‘t’&
LOCATION ‘file:////home/hjl/sunwg/’;
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