简介
Hive是一个分布式数据仓库工具，它基于Hadoop分布式文件系统(HDFS)，能够对数据进行存储、管理和查询。由于Hive的易用性和扩展性，它已经成为了企业数据分析的重要工具。随着数据量的增加和应用场景的变化，表的结构需要不断调整和优化。本文将结合实际案例，介绍如何使用Hive修改表结构。
基础操作
一、添加列
使用ALTER TABLE语句添加列
可以使用ALTER TABLE语句来添加新列。例如，我们可以添加一列“age”：
ALTER TABLE hero ADD COLUMNS (age INT);
这个语句会在hero表中添加一列“age”，数据类型为INT。
使用ALTER TABLE语句添加分区列
如果表使用了分区，我们可以使用ALTER TABLE语句来添加分区列。例如，为hero表添加一列“year”作为分区列：
ALTER TABLE hero ADD COLUMNS (year INT) PARTITIONED BY (year INT);
这个语句会在hero表中添加一列“year”，并将其设置为分区列。
二、删除列
使用ALTER TABLE语句删除列
可以使用ALTER TABLE语句来删除表中的列。例如，删除hero表中的“age”列：
ALTER TABLE hero DROP COLUMN age;
这个语句会删除hero表中的“age”列。
使用ALTER TABLE语句删除分区列
如果表使用了分区，我们可以使用ALTER TABLE语句删除分区列。例如，删除hero表中的“year”分区列：
ALTER TABLE hero DROP PARTITION COLUMN year;
这个语句会删除hero表中的“year”分区列。
三、修改列
修改列名
可以使用ALTER TABLE语句修改表中的列名。例如，将hero表中的“age”列改名为“old_age”：
ALTER TABLE hero CHANGE age old_age INT;
这个语句会将hero表中的“age”列改名为“old_age”。
修改列数据类型
可以使用ALTER TABLE语句修改表中列的数据类型。例如，将hero表中的“old_age”列的数据类型改为“DOUBLE”:
ALTER TABLE hero CHANGE old_age old_age DOUBLE;
这个语句会将hero表中的“old_age”列的数据类型改为“DOUBLE”。
四、修改表属性
修改表的存储格式
可以使用ALTER TABLE语句修改表的存储格式。例如，将hero表的存储格式改为“Orc”：
ALTER TABLE hero SET FILEFORMAT ORC;
这个语句会将hero表的存储格式改为ORC。
额外知识点Hive表的存储格式有多种，其中最常见的是文本格式、序列化格式和列式存储格式。
文本格式
文本格式是Hive存储数据的最基本的格式之一，它是将数据保存为文本文件，并且在每个字段之间使用自定义的分隔符进行分隔。字段内容可以使用引号包裹，也可以不用。常见的文本格式有CSV、TSV等。
序列化格式
序列化格式是将数据以二进制方式进行序列化存储的格式，常见的有Avro、Thrift、Protocol Buffers等。它们都有自己的特定的序列化格式和API，可以支持多种编程语言。
列式存储格式
列式存储格式和行式存储格式的不同之处在于，它将每个列的值保存为一列，而不是将每一行作为一个记录保存。这种存储方式更加适合查询少量的列，但是需要查询大量的行时，性能可能会变得很差。常见的列式存储格式有Parquet、ORC等。
修改表的存储位置
可以使用ALTER TABLE语句修改表的存储位置。例如，将hero表的存储位置改为“/user/hive/warehouse/new_hero”：
ALTER TABLE hero SET LOCATION '/user/hive/warehouse/new_hero';
这个语句会将hero表的存储位置改为“/user/hive/warehouse/new_hero”。
修改表的分隔符
可以使用ALTER TABLE语句修改表的列分隔符和行分隔符。例如，将hero表的列分隔符改为“\t”，行分隔符改为“\r\n”：
ALTER TABLE hero
SET SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe'
WITH SERDEPROPERTIES ('field.delim'='\t', 'line.delim'='\r\n');
这个语句会将hero表的列分隔符改为“\t”，行分隔符改为“\r\n”。
案例说明
假设我们有一个Hive表："order"，其结构如下：
CREATE TABLE orders(
order_id INT,
user_id INT,
product STRING,
price DECIMAL(10,2),
order_date STRING
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','
LINES TERMINATED BY '\n'
STORED AS TEXTFILE;
现在我们的需求是添加一列"status"，表示订单的状态。我们打算使用Hive修改表结构来实现。
步骤解释
创建备份表
修改表结构有风险。为避免数据丢失，我们应该先对表做备份。可以使用以下语句创建备份表：
CREATE TABLE orders_bak
AS
SELECT * FROM orders;
这个语句会将orders表的数据复制到orders_bak表中。
修改表结构
使用ALTER TABLE语句来修改表结构，添加新列"status"：
ALTER TABLE orders
ADD COLUMNS(status STRING);
这个语句会在orders表中添加一列"status"，默认值为NULL。
更新表数据
我们需要为新添加的列"status"赋值。可以使用UPDATE语句来更新表中所有记录的"status"值：
UPDATE orders
SET status = 'new';
这个语句会将orders表中所有记录的"status"值设置为"new"。
确认修改结果
可以使用DESCRIBE语句来确认修改后表结构：
DESCRIBE orders;
这个语句会显示orders表的所有列，包括新添加的"status"列。
验证备份表
我们需要验证备份表orders_bak是否包含之前的所有数据。可以使用SELECT语句来查询：
SELECT COUNT(*) FROM orders_bak;
SELECT COUNT(*) FROM orders_bak WHERE order_id NOT IN (SELECT order_id FROM orders);
第一个SELECT语句会显示订单总数，第二个SELECT语句会显示在orders表中不存在的订单数。如果第二个SELECT语句返回值为0，则表明备份表确实包含了之前的所有数据。
删除备份表
如果我们确认数据备份成功，可以使用DROP TABLE语句来删除备份表：
DROP TABLE orders_bak;
结束语
以上就是使用Hive修改表结构的步骤。通过备份数据、修改表结构、更新数据、确认修改结果和验证备份表，我们可以避免数据丢失，并保证修改结果的正确性。当然，在实践中，修改表结构需要考虑更多的因素，如数据类型转换、数据一致性等，需要谨慎处理。
参考文献
1. Apache Hive官方文档: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive
