前言 从HQL被解析成抽象语法树(AST)起，就全部由Spark SQL接管了，执行计划生成和优化都由Catalyst负责。本文接下来对于Spark SQL在兼容Hive过程中对于Catalog，SqlParser，Analyzer等一系列的具体兼容方式进行具体解析。
一、基础类解析 1.1 Catalog Spark中的DataSet和Dataframe AP
场景描述：公司埋点项目，数据从接口服务写入kafka集群，再从kafka集群消费写入HDFS文件系统，最后通过Hive进行查询输出。这其中存在一个问题就是：埋点接口中的数据字段是变化，后续会有少量字段添加进来。这导致Hive表结构也需要跟着变化，否则无法通过Hive查询到最新添加字段的数据。解决办法：为数据表添加字段，字段必须添加到已有字段的最后面。因为已经存在的数据是按照之前的表结构写入到HDF
hive (test)> alter table lx add columns(id string);OKTime taken: 0.25 secondshive (test)> alter table lx add columns(name string,xb string);OKTime taken: 0.197 seconds
原创
2021-08-05 13:54:30
1033阅读
MongoDB导入文件夹：扔给你一堆数据，会不会让你一脸懵逼？来教你通过文件夹和命令导入数据。首先可以选择使用mongo命令将数据库删除： use db_name;
db.dropDatabase() 导入（指定文件夹）数据： linux命令：mongorestore -d db_name 文件夹目录 windows命令：mongorestore.exe -d db_name 文件夹目录 领导
# Hive添加字段的流程
在Hive中添加字段是一种常见的操作，可以通过以下步骤完成。下面的表格展示了整个流程的步骤。
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建新的表格或者修改已有的表格 |
| 2 | 为表格添加字段 |
| 3 | 更新表格的模式 |
| 4 | 验证添加的字段 |
接下来，我会逐步告诉你每一步需要做什么，并提供相关的代码以及代码注释。
#
# Hive 添加字段
在Hive中添加字段是在已有的表中增加新的列。这对于数据的处理和分析非常有用，可以根据需求随时添加新的字段。本文将介绍如何在Hive中添加字段，并提供相关的代码示例。
## 1. 创建表
首先，我们需要创建一个Hive表。假设我们要创建一个名为`employees`的表，其中包含`id`、`name`和`age`三个字段。以下是创建表的HiveQL语句：
```sq
# 如何在HIVE中添加字段备注
## 一、整体流程
```mermaid
journey
title Add Field Comments in HIVE
section Steps
Initialize->Connect to HIVE: Initialize environment and connect to HIVE
Use DESCRI
# Hive 表字段添加流程
## 1. 概述
在 Hive 中添加表字段是常见的操作，这篇文章将介绍如何实现 Hive 表字段的添加。本文假设你已经熟悉 Hive 的基本操作，并已经正确安装和配置了 Hive。
## 2. 步骤概览
下面是添加 Hive 表字段的整个流程概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 连接到 Hive 数据库 |
| 2 | 创建一
## Hive 批量添加字段
在Hive中，当需要对数据表进行批量添加字段操作时，可以利用ALTER TABLE语句结合ADD COLUMNS子句来实现。这样可以快速、方便地对表结构进行调整，满足不同的业务需求。
### 代码示例
下面是一个简单的示例，演示了如何在Hive中批量添加字段到数据表中：
```markdown
ALTER TABLE table_name
ADD COLUMN
##问题背景 一般我们创建 Hive 表时都需要给表和字段加上注释以便理解表的用途与字段的含义。但是往往在创建 Hive 表后查看表结构发现中文注释乱码，比较头疼。本文总结了一下针对这种情况的解决方案。##问题重现 ###创建带中文注释的Hive表employees 使用 CREATE TABLE 语法创建一个带有中文注释的 Hive 表 employees:CREATE TABLE IF NOT
情况：表: test_table已有字段 (a,b,c)已有分区:day_key=20131201day_key=20131202day_key=20131203 需求是需要添加一个字段d,用add加的字段在末尾并且重新生成 所有分区的数据 步骤1.添加字段：alter table test_table add columns (d string);2.执行语句ins
## hive 表添加字段
在Hive中，我们可以使用`ALTER TABLE`语句向已存在的表添加新的字段。这使得我们可以在已有的表结构上进行扩展和修改，而无需重新创建整个表。本文将介绍如何使用Hive添加字段到已有的表中，并提供一些示例代码。
### ALTER TABLE 语法
`ALTER TABLE`语句用于修改已存在的Hive表的结构。要向表中添加新的字段，我们可以使用以下语法：
# Hive添加字段语句实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我将为你介绍如何在Hive中实现添加字段的操作。下面是整个过程的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 创建新的表结构 |
| 步骤二 | 备份原始表数据 |
| 步骤三 | 将原始表数据导入到新表 |
| 步骤四 | 删除原始表 |
| 步骤五 | 将新表重命名为原始表 |
现在，让我们逐步
# Hive表添加字段操作指南
## 1. 操作流程
为了帮助小白开发者实现Hive表添加字段的操作，下面是整个流程的步骤概述：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. | 连接到Hive数据库 |
| 2. | 创建新表或选择已存在的表 |
| 3. | 添加新字段 |
| 4. | 检查表结构 |
下面将逐步详细介绍每个步骤的操作及所需代码。
# Hive 添加字段到表
## 引言
在使用Hive进行数据分析时，我们经常需要在已存在的表中添加新的字段。本文将帮助你理解如何通过Hive命令实现这个目标。首先，我们将介绍Hive添加字段的整体流程，然后详细说明每个步骤需要做什么，包括需要使用的代码和代码的注释解释。
## 整体流程
下表概述了Hive添加字段到表的整体流程。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步
# Hive 添加分区字段
Hive是一个构建在Hadoop上的数据仓库基础设施，提供了一种类似于SQL的查询语言，用于分析存储在Hadoop集群中的大规模数据。Hive的一个重要特性是分区，它可以将数据按照某个列的值进行划分，从而提高查询效率。本文将介绍如何在Hive中添加分区字段。
## 什么是分区？
在Hive中，分区是指将表的数据按照某个列的值进行划分，每个划分形成一个子目录。通过分
一、查看快捷键的方式单击下图中问号： 查看快捷键的方式.png 快捷键和语法二、hive的语法2.1 注释A comment is text that is not executed. It can be of two types: 注释不会被执行。hive编辑器支持两种注释： 单行注释：-- Comment多行注释/* Multi Line
Comment */2.2 点
文章目录新增字段1、方法1cascade知识2、方法2 （适用于外部表）3、方法3（下下策）修改字段删除列新增字段1、方法1alter table 表名 add columns (列名 string COMMENT '新添加的列') CASCADE;
alter table 表名 add columns (列名 string COMMENT '新添加的列')；
hive表中指定位置增加
# 如何给hive外部表添加字段
## 1. 整体流程
在给hive外部表添加字段前，需要先了解整个流程。下表展示了具体的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 进入hive终端 |
| 2 | 找到目标外部表 |
| 3 | 添加字段 |
| 4 | 保存表结构 |
## 2. 具体操作
### 步骤1：进入hive终端
首先，我们需要进入hive终端
