小编给大家分享一下Hive表的基本操作有哪些，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！

创新互联建站于2013年开始，是专业互联网技术服务公司，拥有项目成都网站制作、网站设计网站策划，项目实施与项目整合能力。我们以让每一个梦想脱颖而出为使命，1280元源汇做网站,已为上家服务,为源汇各地企业和个人服务,联系电话:18982081108

1. 创建表

create table语句遵从sql语法习惯，只不过Hive的语法更灵活。例如，可以定义表的数据文件存储位置，使用的存储格式等。

create table if not exists test.user1( name string comment 'name', salary float comment 'salary', address struct comment 'home address' ) comment 'description of the table' partitioned by (age int) row format delimited fields terminated by '\t' stored as orc;

没有指定external关键字，则为管理表，跟MySQL一样，if not  exists如果表存在则不做操作，否则则新建表。comment可以为其做注释，分区为age年龄，列之间分隔符是\t，存储格式为列式存储orc，存储位置为默认位置，即参数hive.metastore.warehouse.dir(默认：/user/hive/warehouse)指定的hdfs目录。

2. 拷贝表

使用like可以拷贝一张跟原表结构一样的空表，里面是没有数据的。

create table if not exists test.user2 like test.user1;

3. 查看表结构

通过desc [可选参数] tableName命令查看表结构，可以看出拷贝的表test.user1与原表test.user1的表结构是一样的。

hive> desc test.user2; OK name                    string                  name                 salary                  float                   salary               address                 struct  home address         age                     int                                           # Partition Information          # col_name                data_type               comment               age                     int

也可以加formatted，可以看到更加详细和冗长的输出信息。

hive> desc formatted test.user2; OK # col_name                data_type               comment               name                    string                  name                 salary                  float                   salary               address                 struct  home address          # Partition Information          # col_name                data_type               comment               age                     int                                           # Detailed Table Information          Database:               test                      Owner:                  hdfs                      CreateTime:             Mon Dec 21 16:37:57 CST 2020      LastAccessTime:         UNKNOWN                   Retention:              0                         Location:               hdfs://nameservice2/user/hive/warehouse/test.db/user2     Table Type:             MANAGED_TABLE             Table Parameters:              COLUMN_STATS_ACCURATE   {\"BASIC_STATS\":\"true\"}     numFiles                0                        numPartitions           0                        numRows                 0                        rawDataSize             0                        totalSize               0                        transient_lastDdlTime   1608539877            # Storage Information          SerDe Library:          org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcSerde     InputFormat:            org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcInputFormat   OutputFormat:           org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcOutputFormat      Compressed:             No                        Num Buckets:            -1                        Bucket Columns:         []                        Sort Columns:           []                        Storage Desc Params:              field.delim             \t                       serialization.format    \t

4. 删除表

这跟sql中删除命令drop table是一样的：

drop table if exists table_name;

对于管理表(内部表)，直接把表彻底删除了;对于外部表，还需要删除对应的hdfs文件才会彻底将这张表删除掉，为了安全，通常hadoop集群是开启回收站功能的，删除外表表的数据就在回收站，后面如果想恢复也是可以恢复的，直接从回收站mv到hive对应目录即可。

5. 修改表

大多数表属性可以通过alter table来修改。

5.1 表重命名

alter table test.user1 rename to test.user3;

5.2 增、修、删分区

增加分区使用命令alter table table_name add partition(...) location hdfs_path

alter table test.user2 add if not exists partition (age = 101) location '/user/hive/warehouse/test.db/user2/part-0000101' partition (age = 102) location '/user/hive/warehouse/test.db/user2/part-0000102'

修改分区也是使用alter table ... set ...命令

alter table test.user2 partition (age = 101) set location '/user/hive/warehouse/test.db/user2/part-0000110'

删除分区命令格式是alter table tableName drop if exists partition(...)

alter table test.user2 drop if exists partition(age = 101)

5.3 修改列信息

可以对某个字段进行重命名，并修改位置、类型或者注释：

修改前：

hive> desc user_log; OK userid                  string                                       time                    string                                       url                     string

修改列名time为times，并且使用after把位置放到url之后，本来是在之前的。

alter table test.user_log change column time times string comment 'salaries' after url;

再来看表结构：

hive> desc user_log; OK userid                  string                                       url                     string                                       times                   string                  salaries

time -> times，位置在url之后。

5.4 增加列

hive也是可以添加列的：

alter table test.user2 add columns ( birth date comment '生日', hobby string comment '爱好' );

5.5 删除列

删除列不是指定列删除，需要把原有所有列写一遍，要删除的列排除掉即可：

hive> desc test.user3; OK name                    string                  name                 salary                  float                   salary               address                 struct  home address         age                     int                                           # Partition Information          # col_name                data_type               comment               age                     int

如果要删除列salary，只需要这样写：

alter table test.user3 replace columns( name string, address struct );

这里会报错：

FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. Replacing columns cannot drop columns for table test.user3. SerDe may be incompatible

这张test.user3表是orc格式的，不支持删除，如果是textfile格式，上面这种replace写法是可以删除列的。通常情况下不会轻易去删除列的，增加列倒是常见。

5.6 修改表的属性

可以增加附加的表属性，或者修改属性，但是无法删除属性：

alter table tableName set tblproperties(     'key' = 'value' );

举例：这里新建一张表：

create table t8(time string,country string,province string,city string) row format delimited fields terminated by '#'  lines terminated by '\n'  stored as textfile;

这条语句将t8表中的字段分隔符'#'修改成'\t';

alter table t8 set serdepropertyes('field.delim'='\t');

以上是“Hive表的基本操作有哪些”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！

网站栏目：Hive表的基本操作有哪些
文章转载：http://kswjz.com/article/jdegpo.html