spark如何正确的删除hive外部表【删除表时同时删除hdfs上的数据】？

### 回答1：
要正确删除Hive外部表并同时删除HDFS上的数据，可以使用以下步骤：

1. 在Hive中使用DROP TABLE语句删除外部表，例如：

DROP TABLE my_external_table;

2. 确认表已被删除，可以使用SHOW TABLES语句检查：

SHOW TABLES;

3. 在HDFS上删除表的数据，可以使用以下命令：

hadoop fs -rm -r /path/to/table/data

其中，/path/to/table/data是外部表数据存储的HDFS路径。

4. 确认数据已被删除，可以使用以下命令：

hadoop fs -ls /path/to/table/data

如果输出为空，则表示数据已被成功删除。

注意：删除外部表时，只会删除Hive元数据，不会删除HDFS上的数据。因此，需要手动删除HDFS上的数据以释放存储空间。

### 回答2：
在Spark中删除Hive外部表时，我们需要确保同时删除HDFS上的相关数据。在这里，我们提供如下的几种方法，可以帮助您正确删除Hive外部表。

一、使用Hive Shell

1. 确保您已经连接到了Hive Shell，并且设置了正确的Hadoop和Hive环境变量。
2. 在Hive Shell中，输入命令“DROP TABLE IF EXISTS external_table_name;”，以删除指定的外部表。
3. 输入命令“!hadoop fs -rm -r /path/to/external_table_name;”，以删除HDFS上的相关数据。请注意，这里的“/path/to/external_table_name”需要替换为您实际使用的HDFS路径。

二、使用Scala代码

1. 在Spark中创建一个HiveContext对象，用于与Hive进行交互。

val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)

2. 使用HiveContext对象，执行SQL语句删除指定的外部表以及相关数据。

hiveContext.sql("DROP TABLE IF EXISTS external_table_name")
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem
import org.apache.hadoop.fs.Path
val fs = FileSystem.get(sc.hadoopConfiguration)
fs.delete(new Path("/path/to/external_table_name"), true)

请注意，这里的“/path/to/external_table_name”需要替换为您实际使用的HDFS路径。

三、使用Python代码

1. 在Spark中创建一个HiveContext对象，用于与Hive进行交互。

from pyspark.sql import HiveContext
hiveContext = HiveContext(sc)

2. 使用HiveContext对象，执行SQL语句删除指定的外部表以及相关数据。

hiveContext.sql("DROP TABLE IF EXISTS external_table_name")
import subprocess
subprocess.call(["hadoop", "fs", "-rm", "-r", "/path/to/external_table_name"])

请注意，这里的“/path/to/external_table_name”需要替换为您实际使用的HDFS路径。

总结

以上三种方法均可以帮助您正确地删除Hive外部表，并同时删除HDFS上的相关数据。根据您的实际情况和个人喜好，可以选择使用其中的任一种方法。

### 回答3：
Spark是一个开源的大数据处理框架，它可以与Hive集成，来进行数据处理和查询。在使用Spark进行Hive外部表操作时，如果需要删除表时同时删除HDFS上的数据，可以按照以下步骤进行：

1. 使用Spark的HiveContext来获取要删除的表的元数据，例如：

val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)
val tableMetadata = hiveContext.table("database.table").toDF

2. 从元数据中获取表的路径，例如：

val tablePath = tableMetadata.select("location").collect()(0)(0).toString

3. 使用Hadoop File System(HDFS)的API来删除表的路径，例如：

import org.apache.hadoop.fs.FileSystem
import org.apache.hadoop.fs.Path
val hdfs = FileSystem.get(sc.hadoopConfiguration)
hdfs.delete(new Path(tablePath), true)

4. 使用Spark的SQLContext来删除表，例如：

val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
sqlContext.sql("DROP TABLE database.table")

通过以上步骤，即可正确地删除Hive外部表，并且同时删除HDFS上的数据。需要注意的是，在进行该操作前，请确保将删除操作纳入了数据管理的策略中，避免误删数据。