在标准的sql语法中，当您创建一个表时，您可以声明一个特定的列是“可空的”（即可能包含一个空值）或不是（即尝试插入/更新一个空值将抛出一个错误）。
默认值为nullable。
parquet模式语法支持相同的概念，不过在使用avro序列化时，默认为not nullable。
警告——当您使用spark读取多个Parquet文件时，这些文件可能有不同的模式。假设模式定义随着时间的推移而改变，并且较新的文件在末尾还有两个可为空的列。然后您必须请求“schema merging”，以便spark从所有文件中读取模式（而不是随机读取一个），以确保所有这些模式都兼容，然后在读取时，对于较旧的文件，“undefined”列默认为null。
配置单元hql语法不支持标准sql功能；每一列都是而且必须是可空的——这仅仅是因为配置单元对其数据文件没有完全控制权！
想象一个有两个分区的hive分区表。。。
一个分区使用textfile格式并包含来自不同来源的csv转储，一些显示所有预期的列，一些缺少最后2列，因为它们使用了旧的定义
第二个分区将parquet格式用于hive insert select查询创建的历史记录，但是较旧的parquet文件也缺少最后2列，因为它们是使用较旧的表定义创建的
对于基于parquet的分区，hive执行“模式合并”，但它没有将文件模式合并在一起（如spark），而是将每个文件模式与表模式合并——忽略表中未定义的列，并默认为空文件中未定义的所有表列。
请注意，对于基于csv的分区来说，这要残酷得多，因为csv文件没有“模式”--它们只有一个按顺序Map到表列的值列表。到达eol时，所有缺少的列都设置为null；达到最后一列的值时，将忽略该行上的任何额外值。