hive3.0还有mask repair table 命令吗

在Hive 3.0中，`MASK` 命令已经被弃用，不再建议使用。相反，建议使用 `Dynamic Masking` 或 `Row-Level Filtering`。如果你想要动态屏蔽数据，请考虑使用 `Dynamic Masking`。如果你想要从表中过滤出某些行，请考虑使用 `Row-Level Filtering`。这些功能在Hive 3.0中是作为实验性功能提供的，但在Hive 3.1中已经被认为是稳定的。更多详细信息，请参阅Hive文档。

相关问题

hive1.0 hive3.0 区别

Hive 3.0相对于Hive 1.0引入了一些重大变化和新功能，以下是Hive 1.0和Hive 3.0之间的一些主要区别：

1. 执行引擎：Hive 1.0使用的是MapReduce作为默认的执行引擎，而Hive 3.0引入了新的执行引擎，称为Hive LLAP（Low Latency Analytical Processing）。Hive LLAP可以提供更低的查询延迟和更高的并发性能。

2. ACID事务支持：Hive 3.0引入了ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）事务支持。这意味着可以在Hive中执行原子性的事务操作，包括插入、更新和删除操作。

3. 命名空间（Namespace）支持：Hive 3.0引入了命名空间的概念，可以更好地组织和管理表、视图等对象。命名空间可以帮助避免名称冲突，并提供更好的隔离性。

4. 分区表语法变更：Hive 3.0中推荐使用`PARTITIONED BY`关键字来定义分区列，而不再使用`CLUSTERED BY`和`SORTED BY`。这个改变可以提供更灵活和简化的分区表语法。

5. 存储格式变更：Hive 3.0默认使用ORC格式作为存储格式，而Hive 1.0默认使用TEXTFILE格式。ORC格式在压缩和查询性能方面通常比TEXTFILE格式更优秀。

6. 优化器和执行计划：Hive 3.0引入了新的优化器和执行计划，可以提供更好的查询性能和优化。

总体而言，Hive 3.0相对于Hive 1.0引入了更多的功能和改进，包括新的执行引擎、ACID事务支持、命名空间支持等。这些变化使得Hive 3.0在性能、功能和可扩展性方面有了显著的提升。

hive1.0 hive3.0 兼容性

Hive 3.0相对于Hive 1.0引入了一些重大变化和新功能，因此在进行升级时需要考虑其兼容性。以下是一些需要注意的兼容性问题：

1. DDL语法：Hive 3.0引入了一些新的DDL语法和关键字，因此在将Hive 1.0的DDL语句迁移到Hive 3.0时，需要进行相应的语法调整。

2. 存储格式：Hive 3.0默认使用ORC格式作为存储格式，而Hive 1.0默认使用TEXTFILE格式。在升级到Hive 3.0时，需要考虑将现有的表转换为ORC格式。

3. 分区表语法：Hive 3.0中推荐使用`PARTITIONED BY`关键字来定义分区列，而不再使用`CLUSTERED BY`和`SORTED BY`。因此，在升级到Hive 3.0时，需要相应地修改分区表的语法。

4. 执行引擎：Hive 3.0引入了新的执行引擎，称为Hive LLAP（Low Latency Analytical Processing）。如果你之前使用的是旧的执行引擎（如MapReduce），在升级到Hive 3.0时需要进行相应的调整和配置。

5. UDF和UDAF函数：Hive 3.0中对UDF和UDAF函数的处理方式有所改变，因此在升级时，需要重新编译和注册这些函数。

总的来说，Hive 3.0相对于Hive 1.0引入了一些重大变化和新功能，因此在进行升级时需要仔细考虑并进行相应的调整。建议在升级之前先进行充分的测试和验证，以确保兼容性和功能的正常使用。