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有多种方法的，最简单的就是直接用sql查询(比如mysql是：show tables)，然后java里面用一个map接收就好了。也可以通过java对数据库的链接来直接获取数据库表名的。
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查询数据库中所有表名有两种方法：select table_name from information_schema.tables where table_schema=当前数据库show tables；其中，information_schema这张数据表保存了MySQL服务器所有数据库的信息。
ALL_TABLES和USER_TABLES显示了有关数据库表的一般信息。DBA_TAB_COLUMNS、ALL_TAB_COLUMNS和USER_TAB_COLUMNS显示了每个数据库表的列的信息。注意：DBA_OBJECTS、ALL_OBJECTS和USER_OBJECTS显示了模式对象的信息，包括表。
不知道你用的是什么数据库，如果是oracle的话，可以用oracle的JDBC driver，它里面的ResultSetMetaData可以取到表名。
如在mysql服务器上那样的查询结果的话，可以用一下代码：ResultSet.executeQuery(show tables)可以的到所有的表信息。ResultSet.executeQuery(describe tname)可以得到表的字段信息。
1、首先是pom.xml，注释了一些东西，比如 不用 添加hbase-client和hbase-server，java中写MapReduce操作hbase需要这两个，scala写spark操作hbase不需要这两个，程序跑不起来，sc无法创建。
2、通过sparkSQL 将df数据写入到指定的hive表格中。
3、在实际工作中，经常会遇到这样的场景，想将计算得到的结果存储起来，而在Spark中，正常计算结果就是RDD。而将RDD要实现注入到Hive表中，是需要进行转化的。
4、问题描述 在开发过程中使用spark去读取hive分区表的过程中（或者使用hive on spark、nodepad开发工具），部分开发人员未注意添加分区属性过滤导致在执行过程中加载了全量数据，引起任务执行效率低、磁盘IO大量损耗等问题。
5、Intellij IDEA通过Maven搭建spark环境 （1）打开IDEA新建一个maven项目，如下图：注意：按照我步骤顺序即可。
6、Hive On Spark，只适用于Hive，在可预见的未来，很有可能Hive默认的底层引擎就从MapReduce切换为Spark了；适合于将原有的Hive数据仓库以及数据统计分析替换为Spark引擎，作为全公司通用的大数据统计分析引擎。
1、其中command可以是其它Hive命令，不一定是HiveQL。
2、如果没有envp参数或者为null，那么新启动的进程就继承当前java进程的环境变量。 也可以使用ProcessBuilder类启动一个新的程序，该类是后来添加到JDK中的，而且被推荐使用。
3、Jconsole： Java进行系统调试和监控的工具 总之，jdk并不是一个应运软件，并不能从哪里运行。
