hive修改表的数据

要修改 Hive 表的数据，可以使用如下两种方法：

1. 使用 Hive 的 UPDATE 和 DELETE 语句进行修改：

例如，如果要将表中所有年龄小于 18 岁的人的年龄改为 18 岁，可以使用以下 SQL 语句：

UPDATE table_name SET age = 18 WHERE age < 18;

或者，如果要删除表中所有年龄小于 18 岁的人的记录，可以使用以下 SQL 语句：

DELETE FROM table_name WHERE age < 18;

2. 使用 Hive 的 INSERT INTO 语句将修改后的数据插入到一个新表中：

例如，如果要将表中所有年龄小于 18 岁的人的年龄改为 18 岁，并将修改后的数据存储到一个新表中，可以使用以下 SQL 语句：

INSERT INTO new_table_name SELECT name, 18 AS age FROM table_name WHERE age < 18;

这样就可以将修改后的数据存储到新表中，而不会影响原始的表数据。

相关问题

hive修改hive表数据

可以通过以下两种方式修改 Hive 表中的数据：

1. 使用 Hive 的 INSERT INTO 语句，将新的数据插入到表中，覆盖原有的数据。

例如，假设我们有一个名为 `my_table` 的表，其中包含两个字段 `id` 和 `name`，我们可以使用以下语句将 `id` 为 1 的记录的 `name` 字段修改为 `new_name`：

INSERT INTO my_table (id, name)
VALUES (1, 'new_name')
ON DUPLICATE KEY UPDATE name = 'new_name';

2. 使用 Hive 的 UPDATE 语句，直接修改表中的数据。

但是，Hive 不支持 UPDATE 语句，因此我们需要使用一些技巧来实现这个功能。一种常见的方法是使用 Hive 的 INSERT OVERWRITE 语句和子查询来实现更新操作。

例如，假设我们有一个名为 `my_table` 的表，其中包含两个字段 `id` 和 `name`，我们可以使用以下语句将 `id` 为 1 的记录的 `name` 字段修改为 `new_name`：

INSERT OVERWRITE TABLE my_table
SELECT id, CASE WHEN id = 1 THEN 'new_name' ELSE name END AS name
FROM my_table;

hive sql 表数据修改

在 Hive SQL 中，可以使用 ALTER TABLE 语句来修改表的结构和属性，例如添加、删除列、更改列名或类型，以及更改表的存储属性等。但是，Hive SQL 不支持直接修改表中的数据，因为 Hive SQL 中的表通常是基于 Hadoop 分布式文件系统中的文件存储的，而 HDFS 中的文件是不支持修改的。

如果您需要修改 Hive 表中的数据，可以通过以下两种方式来实现：

1. 使用 INSERT INTO 语句插入新的数据

您可以通过编写 INSERT INTO 语句来插入新的数据，这将会在表中添加新的数据行。例如：

INSERT INTO table_name VALUES (value1, value2, value3);

2. 使用外部工具修改原始数据文件

如果您需要修改表中已有的数据行，可以考虑使用外部工具（如 Hadoop DFS 或 HDFS 内置命令）来直接修改原始数据文件。但是，这种方法需要对 Hadoop 和 HDFS 有一定的了解，需要谨慎操作，以避免对数据的损坏和丢失。

总的来说，Hive SQL 并不是一个用于修改数据的工具，而是一个用于数据查询和分析的工具。如果您需要对数据进行增删改查等操作，可以考虑使用其他工具或技术，如 Apache HBase、Apache Phoenix、Apache Spark 等。