hive建表mysql，hive建表字段设置不为空

hive建表语句

以下脚本可以生成hive表字段注释修改语句。注：其他关系型数据库如：oracle 可以通过相同的思路，读取元数据，修改脚本语法实现。

hive把纯文本放在表对应的位置，就可以查询到数据，但是如果纯文本里面存在表头，会把表头也作为第一行数据。如果又不想在纯文本中去掉表头只要在建表语句中加入如下‘tblproperties (skip.header.line.count=1)’即可。

可以在hive建表语句中，使用built-in的 org.apache.hadoop.hive.contrib.serdeMultiDelimitSerDe类， 来使你的表支持多字符分割列。

hbase shell不能创建表的原因分析。现象：前一段时间 安装了Hbase hbase shell 进去之后 list status 命令都能够正常运行。

动态SQL语句在编译时，并不知道SQL语句的内容，SQL语句的内容“不确定”，只有在运行时，才建立、解析并执行SQL语句。利用动态SQL，在存储过程中，可以动态创建表、视图、触发器等。

相关问答

Q1: hive数据导入mysql存在的问题

由于hive在存储上存在以上情况，当把数据导入mysql会导致一下问题： 字符长度太小的异常。

我也碰到同样问题，测试场景：MYSQL有主键约束，而HIVE数据重复，HIVE到MYSQL过程中出现僵死（未查看详细日志，必然报SQL错误），最后手动杀掉执行进程的。

sqoop导入mysql中表不需要手动创建。连接到hive的默认数据库后会自动创建的。

Q2: Hive建表中ORC格式的使用

1、（4）orc.compress：这是orc存储格式表的一个属性，用来指定orc存储的压缩方式（暂放）。

2、ORC文件格式 ORC文件也是以二进制方式存储的，所以是不可以直接读取，ORC文件也是自解析的，它包含许多的元数据，这些元数据都是同构ProtoBuffer进行序列化的。

3、hive主要有textfile、sequencefile、orc、parquet 这四种存储格式，其中sequencefile很少使用，常见的主要就是orc和parquet这两种，往往也搭配着压缩方式合理使用。

4、必须。因为orc格式表是支持事务ACID，Hive表没有分桶，那么数据文件的散乱的，hive的事务机制无法有效的读取，所以适用于更新大批量的数据，不建议用事务频繁的更新小批量的数据，所以orc格式表是必须分桶的。

5、hive读取orc文件行数：避免全分区字段是动态的，必须有至少一个分区字段是指定有值的。Hive的insert语句能够从查询语句中获取数据，并同时将数据Load到目标表中。

Q3: hive工作时,数据是存储在mysql还是hdfs

其次，Hive 中所有的数据都存储在 HDFS 中，Hive 中包含以下数据模型：表(Table)，外部表(External Table)，分区(Partition)，桶(Bucket)。

数据存储位置。Hive 是建立在 Hadoop 之上的，所有 Hive 的数据都是存储在 HDFS 中的。而数据库 则可以将数据保存在本地文件系统中。 数据格式。

Hive表逻辑上有表的数据和相关的元数据组成。元数据描述表的结构，索引等信息。数据通常存放在HDFS中，虽然任意的Hadoop文件系统都能支持，例如Amazon的S3或者而本地文件系统。

Hive是一个数据仓库基础工具，它是建立在Hadoop之上的数据仓库，在某种程度上可以把它看做用户编程接口（API），本身也并不存储和处理数据，依赖于HDFS存储数据，依赖MR处理数据。

hive一般只用于查询分析统计，而不能是常见的CUD操作，要知道HIVE是需要从已有的数据库或日志进行同步最终入到hdfs文件系统中，当前要做到增量实时同步都相当困难。和mysql，oracle完全不是相同的应用场景。

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