无论如何要更改外部配置单元 table 的非分区列的数据类型？
Is there anyway to change the datatype of the non-partition column of the external hive table?
我正在尝试更改分区的外部配置单元 table 的非分区列的数据类型 table?
例如，我有一个名为 trans 的分区 table，其中有 5 列。
交易（数据类型=字符串），产品（数据类型=字符串），数量（数据类型=十进制（7,2）），年（数据类型=整数），周（数据类型=整数），日期（数据类型=日期）
trans table 是外部的，按年、周、日分区。
现在我必须将数量的数据类型从小数 (7,2) 更改为小数 (15,2)。我们怎样才能做到？我不想用更新后的数据类型重新处理整个 table。是否有任何直接查询或命令可以实现此目的？
我确实使用了 command/query:
ALTER TABLE trans CHANGE quantity quantity decimal(15,2);
但这改变了配置单元元存储中元数据的数据类型，但不是数据级别意味着在 Parquet 文件中它没有改变数据类型，因此当我尝试 select 数量列时从火花我得到下面提到的错误。
Py4JJavaError: An error occurred while calling o108.showString.
org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 2.0 failed 10 times, most recent failure: Lost task 0.9 in stage 2.0 : java.lang.UnsupportedOperationException: org.apache.parquet.column.values.dictionary.PlainValuesDictionary$PlainIntegerDictionary
有一个 Jira 差不多：HIVE-6784 - parquet-hive should allow column type change
由于性能影响，已以 Won't Fix 分辨率关闭，请阅读 Jira 评论了解更多详情。
解决方法是create another table, insert overwrite from original table, then remove original table and rename new table.
我正在尝试更改分区的外部配置单元 table 的非分区列的数据类型 table?
例如，我有一个名为 trans 的分区 table，其中有 5 列。 交易（数据类型=字符串），产品（数据类型=字符串），数量（数据类型=十进制（7,2）），年（数据类型=整数），周（数据类型=整数），日期（数据类型=日期）
trans table 是外部的，按年、周、日分区。
现在我必须将数量的数据类型从小数 (7,2) 更改为小数 (15,2)。我们怎样才能做到？我不想用更新后的数据类型重新处理整个 table。是否有任何直接查询或命令可以实现此目的？
我确实使用了 command/query:
ALTER TABLE trans CHANGE quantity quantity decimal(15,2);
但这改变了配置单元元存储中元数据的数据类型，但不是数据级别意味着在 Parquet 文件中它没有改变数据类型，因此当我尝试 select 数量列时从火花我得到下面提到的错误。
Py4JJavaError: An error occurred while calling o108.showString.
org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 2.0 failed 10 times, most recent failure: Lost task 0.9 in stage 2.0 : java.lang.UnsupportedOperationException: org.apache.parquet.column.values.dictionary.PlainValuesDictionary$PlainIntegerDictionary
有一个 Jira 差不多：HIVE-6784 - parquet-hive should allow column type change
由于性能影响，已以 Won't Fix 分辨率关闭，请阅读 Jira 评论了解更多详情。
解决方法是create another table, insert overwrite from original table, then remove original table and rename new table.