hive 数据库里面查询一个字段在数据库的哪些表里面怎么查

在 Hive 数据库中，你可以使用以下 SQL 语句来查询一个字段在数据库中的哪些表中出现：
SELECT DISTINCT TBL_NAME
FROM COLUMNS_V2
WHERE COLUMN_NAME = 'your_column_name';
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请将 your_column_name 替换为你要查询的字段名。这条 SQL 语句将返回所有包含该字段的表名。注意，这条语句将会检索所有的 Hive 数据库，因此你需要确保你有足够的权限来访问这些信息。

相关问题

在idea 创建一个项目 实现用spark实现清洗hive数据库表中数据某个字段为null的追，清洗后再将数据存入hive的另外一个库中

首先，你需要在 IDEA 中创建一个 Maven 项目，然后在 pom.xml 文件中添加 Spark 和 Hive 的依赖：
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
<version>2.4.5</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
<version>2.4.5</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hive</groupId>
<artifactId>hive-jdbc</artifactId>
<version>2.3.6</version>
</dependency>
</dependencies>
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然后，你需要编写代码连接到 Hive 数据库，并且使用 Spark SQL 进行数据清洗和存储。以下是一个示例代码：
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;

public class DataCleaning {

public static void main(String[] args) {
// 创建 SparkSession
SparkSession spark = SparkSession.builder()
.appName("Data Cleaning")
.enableHiveSupport()
.getOrCreate();

// 从 Hive 数据库中读取数据
Dataset<Row> dataset = spark.sql("SELECT * FROM db1.table1 WHERE column1 IS NULL");

// 数据清洗
Dataset<Row> cleanedData = dataset.na().drop();

// 将清洗后的数据存入 Hive 数据库的另一个表中
cleanedData.write().mode("overwrite").saveAsTable("db2.table2");

// 关闭 SparkSession
spark.stop();
}

}
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在上面的代码中，我们首先创建了一个 SparkSession，并且启用了对 Hive 的支持。然后，我们使用 Spark SQL 从 Hive 数据库中读取数据，并且进行数据清洗。最后，我们将清洗后的数据存入 Hive 数据库的另一个表中。
请注意，上述代码仅供参考，实际情况可能会因为环境配置、版本不同等原因出现问题。建议根据实际情况进行相应的调整。

在idea 创建一个项目 实现用spark实现清洗云服务器上hive数据库表中数据某个字段为null的追，清洗后再将数据存入云服务器hive的另外一个库中

首先，需要配置好Spark和Hive的环境，确保能够连接到云服务器上的Hive数据库。
接着，可以按照以下步骤实现清洗云服务器上Hive数据库表中数据某个字段为null的追：

创建一个SparkSession，并将其连接到Hive：

SparkSession spark = SparkSession.builder()
.appName("HiveDataCleaning")
.enableHiveSupport()
.getOrCreate();
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读取Hive表中的数据：

Dataset<Row> data = spark.table("database.table_name");
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其中，database是Hive中的数据库名称，table_name是要进行清洗的表名称。

进行数据清洗，筛选出目标字段为null的数据：

Dataset<Row> cleanedData = data.filter(functions.col("target_field").isNull());
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其中，target_field是要进行清洗的目标字段名称。

将清洗后的数据存入另外一个Hive库中：

cleanedData.write().mode(SaveMode.Overwrite).insertInto("new_database.new_table_name");
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其中，new_database是要存入的新数据库名称，new_table_name是新表名称。
完整代码如下：
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SaveMode;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.sql.functions;

public class HiveDataCleaning {
public static void main(String[] args) {
SparkSession spark = SparkSession.builder()
.appName("HiveDataCleaning")
.enableHiveSupport()
.getOrCreate();

Dataset<Row> data = spark.table("database.table_name");

Dataset<Row> cleanedData = data.filter(functions.col("target_field").isNull());

cleanedData.write().mode(SaveMode.Overwrite).insertInto("new_database.new_table_name");

spark.stop();
}
}
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注意，上述代码仅供参考，具体实现可能需要根据实际情况进行调整。