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1、表结构变更概述

在Spark on Hive架构中，表结构（Schema）变更是一个常见且重要的操作。理解其背景、使用场景以及具体方式对于大数据平台管理至关重要

1.1、Spark on Hive元数据管理

• Hive Metastore（HMS）： 核心组件。它是一个独立的关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL），存储了Hive表、分区、列、数据类型、存储位置等元数据信息
• Spark： Spark本身不存储元数据。当Spark需要处理Hive表时，它通过HMS连接到Hive Metastore数据库，获取表的元数据（Schema、分区、文件位置等）
• Spark on Hive： 指Spark被配置为使用Hive的Metastore服务。这意味着：
  • Spark可以读取Hive中定义的表
  • Spark可以创建表，并将元数据写入Hive Metastore，使得这些表也能被Hive或其他配置了相同Metastore的工具访问
  • SparkSQL的CREATE/ALTER TABLE等DDL语句实质上是通过Spark向Hive Metastore发出操作指令，由Hive Metastore执行元数据变更

1.2、表结构变更的背景

• 1）业务需求演进
  • 新增业务指标需要记录新的字段
  • 业务逻辑变化，业务口径改变
• 2）数据模型优化
  • 调整数据类型以提高存储效率或计算精度（例如STRING改为TIMESTAMP用于时间计算，INT改为BIGINT防止溢出）
  • 添加分区字段以大幅提升特定查询性能和管理效率
  • 添加分桶字段优化JION和采样性能
• 3）数据治理
  • 添加列注释、表注释，以提高可理解性
  • 执行新的贯标，使数据符合新的标准和规范
• 4）错误修正
  • 初次建表时定义有误（列名写错、数据类型选错等）

1.3、表结构变更的常见操作

• 添加列 (ADD COLUMN)： 在表末尾添加新列，通常对现有数据无影响
• 删除列 (DROP COLUMN)： 移除不再需要的列，在Hive中，这通常只对元数据操作，物理数据文件中的旧数据可能不会立即删除，Spark读取时将忽略这些被删除列的数据
• 重命名列 (RENAME/CHANGE COLUMN)： 修改列名，需要更新所有引用旧列名的查询和作业
• 修改列数据类型 (CHANGE COLUMN)： 更改现有列的数据类型，风险较高，必须确保现有数据能安全转换为新类型，否则查询可能失败或数据损坏，Spark/Hive不会自动转换现有文件中的数据
• 修改列顺序 (CHANGE COLUMN