Hive修改Parquet类型表字段几种问题处理

hive中的表数据存储类型可以使用parquet，优势在于列式存储方便压缩，加快查询速度，在实际生产环境中，往往不会有字段命名或类型修改的数仓宽表才会使用。
临时或短期需求使用parquet的缺点在于字段类型修改等重刷数据及查询有问题，往往直接使用text格式方便修改。

本文梳理了Hive修改Parquet类型表字段几种问题及其处理方案

建表：

CREATE TABLE `app_test_20221019`(
  `group_id` string COMMENT '维度组合id', 
  `dimension` string COMMENT '维度组合类型',
  `uv` bigint COMMENT 'uv')
COMMENT 'parquet测试'
PARTITIONED BY ( 
  `dt` string COMMENT '日期分区')
ROW FORMAT SERDE 
  'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.serde.ParquetHiveSerDe' 
STORED AS INPUTFORMAT 
  'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetInputFormat' 
OUTPUTFORMAT 
  'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetOutputFormat'
;

当使用parquest格式建表，修改字段名时：

alter table app_test_20221019 change column group_id id string;

修改完成后查询结果只会为null，原因是hive默认的读取parquet文件是按照名称读取的（默认是按序列号读取的）

这个参数的功能是使hive读取parquet文件时使用序列号读取，设置后可以解决null值问题

ALTER TABLE app_test_20221019 SET TBLPROPERTIES ('parquet.column.index.access'='true');

当使用parquest格式，修改字段类型时：

alter table app_test_20221019 change column group_id group_id bigint;

如果只查询历史数据，不重写数据没有问题，但如果重写历史数据后查询报以下错误

Failed with exception java.io.IOException:java.lang.UnsupportedOperationException: Cannot inspect org.apache.hadoop.io.IntWritable

解决方案：
方案1.删除历史数据并重写，注意先删除路径下的文件，不可以直接overwrite；
方案2.将字段类型改回原类型；

延伸：如果在新的分区中写入新的数据也是可以的，即parquest修改字段类型后如果涉及到重写数据一定要先删除文件再写入。

参考：
1.https://blog.csdn.net/skyupward/article/details/107999323
2.https://blog.csdn.net/Fread325/article/details/126290070