解决安装Hive后找不到hive-site.xml文件的问题

在安装Hive后，如果发现缺少hive-site.xml文件，只需将该文件复制到conf目录下，并根据个人配置调整其中的相关内容即可。

如果 Flink 提示找不到 Hadoop 依赖，您需要将 flink-shaded-hadoop-3-uber-3.1.1.7.2.1.0-327-9.0.jar 文件放入 Flink 的 lib 目录下。

Hive配置文件：hive_site.xml 供您参考，通过点击下方链接可以下载。

hdfs-site.xml 是 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 的核心配置文件之一。 它包含了 HDFS 的各种配置参数，例如 NameNode 和 DataNode 的地址、端口、数据块大小等。 通过修改 hdfs-site.xml 文件，用户可以自定义 HDFS 集群的行为以满足特定需求。

虚拟内存与物理内存比例不足可能导致首次运行wordcount程序时出现问题。建议调整yarn-site.xml配置以解决此类问题。

解决SQL中数据库修改删除用户找不到存储过程的问题。此方法已经通过测试并成功应用。

Hive表列名更改后数据丢失解析 在Hive中，修改表列名后出现数据丢失，可能有以下几种原因： 1. 元数据更新延迟: Hive元数据更新存在一定的延迟。修改列名后，旧的元数据可能仍然被缓存，导致查询时无法找到新的列名，从而显示为空。 解决方案： 等待一段时间，让元数据更新完全生效。 执行 INVALIDATE METADATA 命令手动刷新元数据缓存。 2. 分区表问题: 修改分区表非分区列的名称，可能会导致分区信息与数据文件不匹配，从而无法读取数据。 解决方案： 修改分区列名后，需要重新修复分区表，确保分区信息与数据文件一致。可以使用 MSCK REPAIR TABLE table_name 命令进行修复。 3. 数据存储格式问题: 一些数据存储格式（例如Avro）依赖于schema信息。修改列名后，schema信息发生变化，可能导致无法读取数据。 解决方案： 修改列名后，需要更新对应的schema信息，确保与数据文件匹配。 对于Avro格式，可以使用 ALTER TABLE table_name SET SERDEPROPERTIES ('avro.schema.url'='new_schema_url') 命令更新schema信息。 4. 其他问题: 例如Hive版本问题、权限问题等，也可能导致数据丢失。需要根据具体情况进行排查。 排查建议： 检查Hive元数据信息，确认列名是否已正确更新。 检查分区信息，确保与数据文件匹配。 检查数据存储格式和schema信息，确保一致性。 查看Hive日志，排查是否存在其他错误。 通过以上分析，可以找到Hive表列名更改后数据丢失的原因，并采取相应的解决措施，确保数据的完整性和可用性。

在C++编程中，当尝试执行程序时，可能会遇到找不到“mex.h”文件的错误提示。

提供 Hive-1.1.0-cdh5.14.2.tar.zip 文件下载。