Hive学习 第五课 修改表名修改列名添加列并删除或替换列。

本文介绍了如何使用Hive的ALTER TABLE语句来修改表结构,包括修改表名、列名、添加列、更改列的数据类型及替换列等内容,并提供了相应的JDBC程序示例。

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本章将介绍如何修改表的属性,如,修改表名,修改列名,添加列,并删除或替换列。

Alter Table 语句

它是在Hive中用来修改的表。

语法

声明接受任意属性,我们希望在一个表中修改以下语法。

ALTER TABLE name RENAME TO new_name
ALTER TABLE name ADD COLUMNS (col_spec[, col_spec ...])
ALTER TABLE name DROP [COLUMN] column_name
ALTER TABLE name CHANGE column_name new_name new_type
ALTER TABLE name REPLACE COLUMNS (col_spec[, col_spec ...])

Rename To… 语句

下面是查询重命名表,把 employee 修改为 emp。

hive> ALTER TABLE employee RENAME TO emp;

JDBC 程序

在JDBC程序重命名表如下。

import java.sql.SQLException;
import java.sql.Connection;
import java.sql.ResultSet; 
import java.sql.Statement;
import java.sql.DriverManager;

public class HiveAlterRenameTo {
   private static String driverName = "org.apache.hadoop.hive.jdbc.HiveDriver";
   
   public static void main(String[] args) throws SQLException {
   
      // Register driver and create driver instance
      Class.forName(driverName);
      
      // get connection
      Connection con = DriverManager.getConnection("jdbc:hive://localhost:10000/userdb", "", "");
      
      // create statement
      Statement stmt = con.createStatement();
      
      // execute statement
      stmt.executeQuery("ALTER TABLE employee RENAME TO emp;");
      System.out.println("Table Renamed Successfully");
      con.close();
   }
}

将该程序保存在一个名为HiveAlterRenameTo.java文件。使用下面的命令来编译和执行这个程序。

$ javac HiveAlterRenameTo.java
$ java HiveAlterRenameTo

输出

Table renamed successfully.

Change 语句

下表包含employee表的字段,它显示的字段要被更改(粗体)。

字段名 从数据类型转换 更改字段名称 转换为数据类型
eid int eid int
name String ename String
salary Float salary Double
designation String designation String

下面查询重命名使用上述数据的列名和列数据类型:

hive> ALTER TABLE employee CHANGE name ename String;
hive> ALTER TABLE employee CHANGE salary salary Double;

JDBC 程序

下面给出的是使用JDBC程序来更改列。

import java.sql.SQLException;
import java.sql.Connection;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.Statement;
import java.sql.DriverManager;

public class HiveAlterChangeColumn {
   private static String driverName = "org.apache.hadoop.hive.jdbc.HiveDriver";
   
   public static void main(String[] args) throws SQLException {
   
      // Register driver and create driver instance
      Class.forName(driverName);
      
      // get connection
      Connection con = DriverManager.getConnection("jdbc:hive://localhost:10000/userdb", "", "");
      
      // create statement
      Statement stmt = con.createStatement();
      
      // execute statement
      stmt.executeQuery("ALTER TABLE employee CHANGE name ename String;");
      stmt.executeQuery("ALTER TABLE employee CHANGE salary salary Double;");
      
      System.out.println("Change column successful.");
      con.close();
   }
}

将该程序保存在一个名为HiveAlterChangeColumn.java文件。使用下面的命令来编译和执行这个程序。

$ javac HiveAlterChangeColumn.java
$ java HiveAlterChangeColumn

输出

Change column successful.

添加列语句

下面的查询增加了一个列名dept在employee表。

hive> ALTER TABLE employee ADD COLUMNS ( 
   > dept STRING COMMENT 'Department name');

JDBC 程序

JDBC程序添加列到表如下。

import java.sql.SQLException;
import java.sql.Connection;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.Statement;
import java.sql.DriverManager;

public class HiveAlterAddColumn {
   private static String driverName = "org.apache.hadoop.hive.jdbc.HiveDriver";
   
   public static void main(String[] args) throws SQLException {
   
      // Register driver and create driver instance
      Class.forName(driverName);

      // get connection
      Connection con = DriverManager.getConnection("jdbc:hive://localhost:10000/userdb", "", "");

      // create statement
      Statement stmt = con.createStatement();
      
      // execute statement
      stmt.executeQuery("ALTER TABLE employee ADD COLUMNS " + " (dept STRING COMMENT 'Department name');");
      System.out.prinln("Add column successful.");
      
      con.close();
   }
}

将该程序保存在一个名为HiveAlterAddColumn.java文件。使用下面的命令来编译和执行这个程序。

$ javac HiveAlterAddColumn.java
$ java HiveAlterAddColumn

输出

Add column successful.

REPLACE语句

以下从employee表中查询删除的所有列,并使用emp替换列:

hive> ALTER TABLE employee REPLACE COLUMNS ( 
   > eid INT empid Int, 
   > ename STRING name String);

JDBC 程序

下面给出的是JDBC程序使用empid代替eid列,name代替ename列。

import java.sql.SQLException;
import java.sql.Connection;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.Statement;
import java.sql.DriverManager;

public class HiveAlterReplaceColumn {

   private static String driverName = "org.apache.hadoop.hive.jdbc.HiveDriver";
   
   public static void main(String[] args) throws SQLException {
   
      // Register driver and create driver instance
      Class.forName(driverName);
      
      // get connection
      Connection con = DriverManager.getConnection("jdbc:hive://localhost:10000/userdb", "", "");
      
      // create statement
      Statement stmt = con.createStatement();
      
      // execute statement
      stmt.executeQuery("ALTER TABLE employee REPLACE COLUMNS "
         +" (eid INT empid Int,"
         +" ename STRING name String);");
         
      System.out.println(" Replace column successful");
      con.close();
   }
}

将该程序保存在一个名为HiveAlterReplaceColumn.java文件。使用下面的命令来编译和执行这个程序。

$ javac HiveAlterReplaceColumn.java
$ java HiveAlterReplaceColumn

输出:

Replace column successful.
<think>嗯,用户遇到了SQL语法错误,特别是ParseException,需要定位到第159行附近的语法问题提供修复建议。首先,我得回忆一下常见的SQL解析错误原因,比如缺少分号、括号不匹配、关键字错误使用、列名错误,以及引号问题等。用户提到的引用中有几个例子,比如达梦数据库中的布尔值问题需要用0代替false,还有Hive SQL中变量替换需要处理引号。这些可能对当前问题有帮助。 接下来,我需要考虑用户可能的场景。用户可能是在执行一个较大的SQL脚本,在运行到第159行附近时解析失败。可能是迁移数据库时出现的兼容性问题,者是自定义SQL扩展导致的解析错误,比如引用1中的例子,自定义语法导致校验失败。另外,用户提到的是ParseException,说明是在解析阶段出错,而不是执行阶段,所以问题更可能在语法结构上。 现在需要分步骤分析。第一步是检查第159行附近的代码结构。是否有缺少分号?比如上一句是否没结束。然后检查括号是否成对,特别是在复杂的子查询函数调用中。还要看是否使用了保留字作为标识符,比如列名用了像"order"这样的关键字,但没有用反引号双引号包裹。 另外,用户可能在不同数据库之间有语法差异,比如引用2中的达梦数据库需要用0代替false。如果用户是从MySQL迁移到达梦,可能在第159行附近有类似的问题,比如布尔字面量特定的函数用法不同。还有引用3提到的Hive SQL中变量替换需要用引号包裹,避免空格导致语法错误。例如,如果第159行有变量替换,可能需要检查引号是否正确。 可能的修复建议包括:添加缺失的分号,补全括号,转义保留字,统一引号使用,处理特定数据库的兼容性问题,比如替换布尔值为0/1,者使用正确的函数。此外,建议用户使用SQL格式化工具来高亮语法错误,者启用详细日志来获取更具体的错误信息。 还需要考虑用户是否在脚本中使用了动态生成的SQL,比如通过变量拼接,这可能导致意外的语法错误,比如缺少空格引号。例如,如果第159行附近有动态内容,可能需要检查拼接后的实际SQL是否正确。 总结一下,用户需要逐步检查第159行附近的语法结构,对比数据库的具体要求,处理兼容性问题,利用工具辅助定位错误。同时,参考之前的引用案例,考虑是否有类似的问题,如布尔值替换变量拼接问题。</think>### SQL语法错误分析及解决方法 #### 一、定位ParseException的核心步骤 1. **检查上下文结构** - 第159行附近需重点检查多语句分隔符,例如是否缺少分号结束符(常见于存储过程复杂查询) - 检查括号嵌套层级是否匹配,特别是子查询函数参数部分,例如: ```sql SELECT * FROM (SELECT id FROM table1 WHERE id IN (1,2,3) -- 此处缺少闭合括号 ``` 2. **验证关键字使用** - 确认`ORDER BY`/`GROUP BY`子句位置正确,避免在`WHERE`前错误使用 - 检查保留字是否被误用为标识符(如`timestamp`/`user`等),需用反引号转义: ```sql CREATE TABLE test (`order` VARCHAR(20)) -- 正确转义保留字 ``` 3. **分析特殊符号** - 使用正则达式定位特殊字符:`grep -n '[^a-zA-Z0-9_(),;= ]' script.sql` - 中文符号排查案例: ```sql WHERE name = ‘张三’ -- 错误使用中文引号 ``` #### 二、常见错误模式及修复方案 | 错误类型 | 示例 | 修复方案 | |---------|------|---------| | **引号不匹配** | `WHERE msg = "It's broken"` | 改用单引号:`WHERE msg = 'It''s broken'` | | **函数参数缺失** | `SELECT DATE_FORMAT(create_time)` | 补全参数:`SELECT DATE_FORMAT(create_time, '%Y-%m')` | | **方言差异** | `LIMIT 10 OFFSET 20`(达梦不兼容) | 改为:`OFFSET 20 ROWS FETCH NEXT 10 ROWS ONLY` | | **动态SQL问题** | Hive脚本变量未转义:`hive -e "SELECT * FROM ${table}"` | 使用双引号嵌套单引号:`hive -e "SELECT * FROM '${table}'"` | #### 三、高级调试方法 1. **使用解析器分步验证** ```python # 使用sqlparse库进行语句分割检测 import sqlparse statements = sqlparse.parse(sql_script) for idx, stmt in enumerate(statements): print(f"Statement {idx+1}: {str(stmt).strip()}") ``` 2. **数据库专用验证模式** ```sql -- MySQL 8.0+ EXPLAIN ANALYZE语法验证 EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM invalid_table WHERE 1=0; ``` 3. **AST可视化工具** - 使用[SQL Parser Playground](https://www.sqlparser.com/)查看抽象语法树结构 - 达梦数据库使用`EXPLAIN EXTENDED`获取详细解析计划 #### 四、特定框架处理建议 对于Flink SQL解析问题(参考引用[1]): 1. 检查自定义语法扩展是否影响解析器: ```java // 验证解析器注册逻辑 SqlNode node = parser.parseQuery("xshow catalogs"); if (!(node instanceof SqlXShowCatalogs)) { throw new ValidationError("语法扩展注册失败"); } ``` 2. 使用Calcite调试模式: ```bash java -Dcalcite.debug=true -jar flink-sql-parser.jar ``` #### 五、跨数据库迁移方案(参考引用[2]) 针对达梦数据库的布尔值问题: ```sql -- 原始MySQL语法 UPDATE table SET flag = FALSE WHERE id = 1; -- 达梦兼容方案 UPDATE table SET flag = 0 WHERE id = 1; ``` 建议创建迁移适配层: ```python def convert_boolean(sql): return re.sub(r'\b(false|true)\b', lambda m: '0' if m.group(0)=='false' else '1', sql) ```
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