「基础」SQL-Hive中常用的表格操作（下）
今天我们来讲讲Hive中常用的表格修改的操作。
Hive系列文章预计10-20篇，主要讲数据分析中最基础的SQL技能。
01-表的重命名
执行语句：
alter table oldname rename to new_name;下面我们将建好的表t_od_use_cnt重命名为t_od_use_cnt_new，然后再改回来。
运行效果如下：
hive> set hive.cli.print.current.db=true;
hive (default)> use app;
OK
Time taken: 0.896 seconds
hive (app)> show tables;
OK
t_od_use_cnt
Time taken: 0.569 seconds, Fetched: 1 row(s)
hive (app)> alter table t_od_use_cnt rename to t_od_use_cnt_new;
OK
Time taken: 0.697 seconds
hive (app)> show tables;
OK
t_od_use_cnt_new
Time taken: 0.039 seconds, Fetched: 1 row(s)
hive (app)> alter table t_od_use_cnt_new rename to t_od_use_cnt;
OK
Time taken: 0.393 seconds
hive (app)> show tables;
OK
t_od_use_cnt
Time taken: 0.043 seconds, Fetched: 1 row(s)02-重命名字段 & 数据类型 & 注释
执行语句：
alter table tablename change column_old_name column_new_name new_type
[comment 'XXX'];t_od_use_cnt中的user_id字段本来是bigint类型的，注释为用户id。
下面我们试着将user_id重命名为id,数据类型改为string类型，注释改为ID，然后再改回来。运行效果如下：
hive (app)> desc t_od_use_cnt;
OK
platform string 平台 android,ios
app_version string app版本
user_id bigint 用户id
use_cnt int 当日使用次数
is_active tinyint 是否活跃
date_8 int 日期
# Partition Information
# col_name data_type comment
date_8 int 日期
Time taken: 0.119 seconds, Fetched: 11 row(s)
hive (app)> alter table t_od_use_cnt change user_id id string
> comment 'ID';
OK
Time taken: 0.365 seconds
hive (app)> desc t_od_use_cnt;
OK
platform string 平台 android,ios
app_version string app版本
id string ID
use_cnt int 当日使用次数
is_active tinyint 是否活跃
date_8 int 日期
# Partition Information
# col_name data_type comment
date_8 int 日期
Time taken: 0.173 seconds, Fetched: 11 row(s)
hive (app)> alter table t_od_use_cnt change id user_id bigint
> comment '用户id';
OK
Time taken: 0.138 seconds
hive (app)> desc t_od_use_cnt;
OK
platform string 平台 android,ios
app_version string app版本
user_id bigint 用户id
use_cnt int 当日使用次数
is_active tinyint 是否活跃
date_8 int 日期
# Partition Information
# col_name data_type comment
date_8 int 日期
Time taken: 0.103 seconds, Fetched: 11 row(s)03-增加列
执行语句：
alter table tablename add columns (
col_name1 datatype comment 'xxx',
col_name2 datatype comment 'xxx',
...) cascade;
通过此命令可以增加任意多个新列，每加一个列用逗号断开，comment子句是可选的。下面来演示一下实际使用，我们对表t_od_use_cnt 加入两个新列test1，test2，数据类型都是string，注释为‘测试’，运行效果如下：
hive (app)> alter table t_od_use_cnt add columns (
> test1 string comment '测试',
> test2 string comment '测试') cascade;
OK
Time taken: 0.742 seconds
hive (app)> desc t_od_use_cnt;
OK
platform string 平台 android,ios
app_version string app版本
user_id bigint ID
use_cnt int 当日使用次数
is_active tinyint 是否活跃
test1 string 测试
test2 string 测试
date_8 int 日期
# Partition Information
# col_name data_type comment
date_8 int 日期
Time taken: 0.214 seconds, Fetched: 13 row(s)
04-删除 & 替换列
Hive中并没有直接删除列的命令，但可以通过replace命令删除之前的所有字段并重新制定新的所有字段，以此达到删除字段的效果，命令如下：
alter table table_name replace columns
(col_name1 data_type [comment 'xxx'],
col_name2 data_type [comment 'xxx'],
...);
下面我们将上一步新加的两个test列删除掉，实际是将所有字段全部删掉，用新的字段代替旧的字段。不过alter语句只能改变元数据，如果该字段本身有数据存在，那么并不会将该字段下的数据一起删掉，可以理解为只删掉了列名。运行效果如下：
hive (app)> alter table t_od_use_cnt replace columns (
> platform string comment '平台 android,ios'
> ,app_version string comment 'app版本'
> ,user_id bigint comment '用户id'
> ,use_cnt int comment '当日使用次数'
> ,is_active tinyint comment '是否活跃'
> );
OK
Time taken: 0.328 seconds
hive (app)> desc t_od_use_cnt;
OK
platform string 平台 android,ios
app_version string app版本
user_id bigint 用户id
use_cnt int 当日使用次数
is_active tinyint 是否活跃
date_8 int 日期
# Partition Information
# col_name data_type comment
date_8 int 日期
Time taken: 0.146 seconds, Fetched: 11 row(s)
05-删除分区
有时我们需要删除表中的部分分区数据，而不是删除整个表的数据。
命令如下：
ALTER TABLE table_name DROP IF EXISTS PARTITION (col_name='xxx');本文参与 腾讯云自媒体分享计划，分享自微信公众号。
原始发表：2021-04-24，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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