我们在第3步的AlterTableAddColumnsCommand中,虽然调用了catalog.alterTable(newTable)来修改表信息,但实际上并不能将新的字段添加到表中,因为Spark代码写死了,不能改Hive表的schema,我们还需要修改HiveExternalCatalog类(sql/hive/src/main/scala/org/apache/spark/sql/hive/HiveExternalCatalog.scala),改动如下: @@...
我们在第3步的AlterTableAddColumnsCommand中,虽然调用了catalog.alterTable(newTable)来修改表信息,但实际上并不能将新的字段添加到表中,因为Spark代码写死了,不能改Hive表的schema,我们还需要修改HiveExternalCatalog类(sql/hive/src/main/scala/org/apache/spark/sql/hive/HiveExternalCatalog.scala),改动如下: @@...
然而,有时候在执行ALTER TABLE CHANGE COLUMN操作时,可能会遇到"org.apache.spark.sql.AnalysisException: ALTER TABLE CHANGE COLUMN is not sup"异常。 问题分析 这个异常通常表示Spark SQL不支持执行ALTER TABLE CHANGE COLUMN操作。根据Spark SQL的官方文档,ALTER TABLE语句只支持添加和删除列,而不支持修改列的属性。
alter table drop column spark 如何实现"alter table drop column spark" 一、流程图 开始连接数据库执行SQL语句提交事务关闭连接结束 二、详细步骤 1. 连接数据库 首先,你需要连接到数据库,可以使用以下代码: ```python import psycopg2#建立数据库连接conn = psycopg2.connect(database="dbname", user="user",...
Describe the problem you faced I'm unable to alter the column name of Hudi table . spark.sql("ALTER TABLE customer_db.customer RENAME COLUMN subid TO subidentifier") unbable to change the column name. A clear and concise description of t...
或者,在新增資料行之後,您可以定義資料行的預設值,但這僅適用於插入資料表的新資料列。 使用下列語法: SQL 複製 ALTER TABLE table_name ALTER COLUMN column_name SET DEFAULT default_expression 在外部資料表中,您只能執行 ALTER TABLE SET OWNER 和ALTER TABLE RENAME TO。
set spark.sql.catalog.spark_catalog=org.apache.spark.sql.hudi.catalog.HoodieCatalog; ALTER TABLE hudi_table1 CHANGE COLUMN fare fare decimal; SELECT * FROM hudi_table1; Expected behavior Query success. Environment Description Hudi version : 0.14.1 ...
ALTER TABLE DROP COLUMN 说明 支持内核:Presto、SparkSQL。 ALTER TABLE table_name DROP COLUMN column_name 参数 table_name:需要修改的表名字。 column_name: 需要删除的列名称。 示例 ALTER TABLE`TBL`DROP COLUMN`COL2`
支持内核:SparkSQL。 适用表类型:外部 Iceberg 表、原生 Iceberg 表。 用途:变更字段名称。 语法 ALTER TABLE table_identifier RENAME COLUMN old_column_name TO new_column_name 参数 table_identifier:数据表名称。 old_column_name:需变更的字段名称。
functionsql(each_stmt)#get_ASTTree(each_stmt)blood_table(each_stmt)blood_column(each_stmt)column...