SparkSql中，关于Hive表与Parquet文件的Schema转化兼容

从表Schema处理角度对比Hive和Parquet，两者主要的区别：

Hive区分大小写，Parquet不区分大小写；
Hive允许所有的列为空，而Parquet不允许所有列为空；
基于上述两点区别，在进行Hive metastore Parquet转换为SpqrkSql Parquet时，需要将两者的结构进行一致化，其一致化规则：

两者同名字段必须具有相同的数据类型，一致化后的字段必须为Parquet的字段类型，这个规则解决了空值得问题；
一致化后得schema，只包含Hive metastore中出现的字段，忽略只出现在Parquet的字段；
只在Hive metastore出现的字段设置为nullable，并加到一致化后的schema中。
关于元数据，还要注意一点——元数据的刷新。SparkSQL缓存了Parquet元数据以达到良好的性能。当Hive metaStore Parquet表转换为enabled时，表修改后，缓存的元数据并不能刷新，这时必须要手动刷新元数据。

//手动刷新元数据
sparkSession.catalog.refreshTable("table_name")