创建hive表时通过什么属性值声明创建的hive表属于事务表

在创建 Hive 表时，可以通过设置表属性 "transactional" 的值为 "true" 来声明创建的 Hive 表属于事务表。例如，可以使用以下命令创建一个名为 table_name 的事务表：

CREATE TABLE table_name (col1 type1, col2 type2, ...) 
CLUSTERED BY (col1) INTO num_buckets BUCKETS 
STORED AS ORC 
TBLPROPERTIES ("transactional"="true");

注意，创建事务表时，表的存储格式必须为 ORC 或者是 Parquet。此外，创建事务表时需要启用 Hive 事务功能，需要在 Hive 配置文件中将 "hive.txn.manager" 属性的值设置为 "org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DbTxnManager"，并启动 Hive Metastore 服务器的 ACID 模式。

相关问题

通过spark创建hive表

通过Spark可以使用HiveContext来创建Hive表。首先，我们需要导入必要的依赖包，以便在Spark中使用Hive功能。然后，我们需要创建一个SparkSession对象，然后使用HiveContext来创建一个Hive表。

具体的步骤如下：

1. 导入必要的依赖包，包括spark-core，spark-sql和hive-metastore。

import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext

2. 创建一个SparkSession对象。

val spark = SparkSession.builder().master("local").appName("Spark Hive").enableHiveSupport().getOrCreate()

3. 创建HiveContext对象。

val hiveContext = new HiveContext(spark.sparkContext)

4. 使用HiveContext的sql方法执行Hive语句来创建表。

hiveContext.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS myTable (id INT, name STRING, age INT)")

在上述代码中，我们使用HiveQL语句来定义了一个名为myTable的Hive表，该表包含id，name和age三个列。

通过上述步骤，我们就可以通过Spark创建一个Hive表。请注意，您需要确保在创建表之前设置了正确的Hive Metastore URI，以便Spark可以连接到Hive Metastore来管理表的元数据。

查询mysql表结构自动创建hive表

查询MySQL表结构自动创建Hive表可以通过以下步骤进行：

1. 连接MySQL数据库：通过在命令行或者代码中使用合适的MySQL连接方法，连接到MySQL数据库。

2. 查询表结构：使用SHOW COLUMNS语句来查询MySQL表的结构信息，包括字段名、数据类型、长度、约束等。可以将查询结果保存在一个列表或者数据结构中。

3. 创建Hive表：根据查询到的MySQL表结构信息，使用CREATE TABLE语句来创建相应的Hive表。根据数据类型的映射关系，将MySQL的数据类型转换为Hive的数据类型。

4. 添加分区：如果MySQL表中有分区字段，需要在Hive表中也进行分区设置。根据分区字段的类型，使用ALTER TABLE语句来添加分区。

5. 导入数据：使用INSERT INTO语句将MySQL表中的数据导入到Hive表中。可以使用INSERT INTO SELECT语句将数据从MySQL表复制到Hive表。

需要注意的是，MySQL和Hive之间存在一些数据类型的差异，例如，MySQL中的DATETIME类型应该被映射为Hive的TIMESTAMP类型。在数据导入过程中也可能会遇到一些类型或数据格式的转换问题，需要进行相应的处理。

以上是通过查询MySQL表结构自动创建Hive表的一般步骤，具体的实现方式可以根据具体情况进行调整和优化。