hive数据类型
Damoncai 1/4/2019 hive
# 基本数据类型
| Hive 数据类型 | Java 数据类型 | 长度 | 例子 |
|---|---|---|---|
| TINYINT | byte | 1byte 有符号整数 | 20 |
| SMALINT | short | 2byte 有符号整数 | 20 |
| INT | int | 4byte 有符号整数 | 20 |
| BIGINT | long | 8byte 有符号整数 | 20 |
| BOOLEAN | boolean | 布尔类型，true 或者false | TRUE | FALSE |
| FLOAT | float | 单精度浮点数 | 3.14159 |
| DOUBLE | double | 双精度浮点数 | 3.14159 |
| STRING | string | 字符系列。可以指定字符集。可以使用单引号或者双引号 | |
| TIMESTAMP | 时间类型 | ||
| BINARY | 字节数组 |
对于 Hive 的 String 类型相当于数据库的 varchar 类型，该类型是一个可变的字符串，不过它不能声明其中最多能存储多少个字符，理论上它可以存储 2GB 的字符数
# 集合数据类型
| 数据类型 | 描述 | 语法示例 |
|---|---|---|
| STRUCT | 和 c 语言中的 struct 类似，都可以通过“点”符号访问元素内容。例如，如果某个列的数据类型是 STRUCT{firstSTRING, last STRING},那么第 1 个元素可以通过字段.first 来引用。 | struct()例 如structstreet:string |
| MAP | MAP 是一组键-值对元组集合，使用数组表示法可以访问数据。例如，如果某个列的数据类型是 MAP，其中键->值对是’first’->’John’和’last’->’Doe’，那么可以通过字段名[‘last’]获取最后一个元素 | map() 例如 map<string, int> |
| ARRAY | 数组是一组具有相同类型和名称的变量的集合。这些变量称为数组的元素，每个数组元素都有一个编号，编号从零开始。例如，数组值为[‘John’, ‘Doe’]，那么第 2 个元素可以通过数组名[1]进行引用。 | Array()例如 array |
Hive 有三种复杂数据类型 ARRAY、MAP 和 STRUCT。ARRAY 和 MAP 与 Java 中的 Array和 Map 类似，而 STRUCT 与 C 语言中的 Struct 类似，它封装了一个命名字段集合，复杂数据类型允许任意层次的嵌套。
# 类型转化
Hive 的原子数据类型是可以进行隐式转换的，类似于 Java 的类型转换，例如某表达式使用 INT 类型，TINYINT 会自动转换为 INT 类型，但是 Hive 不会进行反向转化，例如，某表达式使用 TINYINT 类型，INT 不会自动转换为 TINYINT 类型，它会返回错误，除非使用 CAST操作。
隐式类型转换规则如下
- 任何整数类型都可以隐式地转换为一个范围更广的类型，如 TINYINT 可以转换成INT，INT 可以转换成 BIGINT。
- 所有整数类型、FLOAT 和 STRING 类型都可以隐式地转换成 DOUBLE。
- TINYINT、SMALLINT、INT 都可以转换为 FLOAT。
- BOOLEAN 类型不可以转换为任何其它的类型。
可以使用 CAST 操作显示进行数据类型转换
- 例如 CAST('1' AS INT)将把字符串'1' 转换成整数 1；如果强制类型转换失败，如执行CAST('X' AS INT)，表达式返回空值 NULL。
0: jdbc:hive2://hadoop102:10000> select '1'+2, cast('1'as int) + 2;
+------+------+--+
| _c0 | _c1 |
+------+------+--+
| 3.0 | 3 |
+------+------+--+
1
2
3
4
5
6
2
3
4
5
6
# 实操
# 数据格式
{
"name": "songsong",
"friends": ["bingbing" , "lili"] , //列表 Array,
"children": { //键值 Map,
"xiao song": 18 ,
"xiaoxiao song": 19
}
"address": { //结构 Struct,
"street": "hui long guan",
"city": "beijing"
} }
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
# 创建表
create table test(
name string,
friends array<string>,
children map<string, int>,
address struct<street:string, city:string> )
row format delimited fields terminated by ','
collection items terminated by '_'
map keys terminated by ':'
lines terminated by '\n';
1
2
3
4
5
6
7
8
9
2
3
4
5
6
7
8
9
row format delimited fields terminated by ',' -- 列分隔符
collection items terminated by '_' --MAP STRUCT 和 ARRAY 的分隔符(数据分割符号)
map keys terminated by ':'
-- MAP 中的 key 与 value 的分隔符
lines terminated by '\n';
-- 行分隔符
# 上传文件 hadoop fs -put
# test.txt
songsong,bingbing_lili,xiao song:18_xiaoxiao song:19,hui long guan_beijing
yangyang,caicai_susu,xiao yang:18_xiaoxiao yang:19,chao yang_beijing
1
2
3
2
3