Hive支持关系型数据库中的大多数基本数据类型，同时也支持关系型数据库中很少出现的3种集合数据类型。和大多数数据库相比，Hive具有一个独特的功能，那就是其对于数据在文件中的编码方式具有非常大的灵活性。大多数数据库对数据具有完全的控制，其包括对数据存储到磁盘的过程的控制，也包括对数据生命周期的控制。而Hive将这些方面的控制权交给用户，使用户更容易地使用各种各样的工具来管理和处理数据。
一、 基本数据类型
表1-1 Hive基本数据类型
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数据类型 |
长度 |
例子 |
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TINYINT |
1byte有符号整数 |
20 |
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SMALINT |
2 byte有符号整数 |
20 |
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INT |
4 byte有符号整数 |
20 |
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BIGINT |
8 byte有符号整数 |
20 |
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BOOLEAN |
布尔类型，true或false |
TRUE |
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FLOAT |
单精度浮点数 |
3.14159 |
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DOUBLE |
双精度浮点数 |
3.14159 |
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STRING |
字符序列。可指定字符集。可使用单引号或双引号 |
‘now is the time’,”for all good men” |
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TIMESTAMP(v0.8.0+) |
整数、浮点数或字符串 |
1327882397(Unix新纪元秒)，1327882397。123456789（Unix新纪元秒并跟随有纳秒数）和‘2019-09-09 12:34:56.123456789’（JDBC所兼容的java.sql.Timestamp） |
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BINARY(v0.8.0+) |
字节数组 |
见下文 |
1. Hive的基本数据类型与Java中对应的类型一致
Hive的基本数据类型都是对Java中的接口的实现，因此这些类型的具体行为细节和Java中对应的类型是完全一致的。
2. Hive不支持限制最大长度的“字符数组”类型
关系型数据库支持该类型是出于性能优化的考虑，因为定长的记录更容易进行建立索引，数据扫描等。
Hive所处的世界是“宽松”的，它不一定拥有数据文件，但必须能够支持使用不同的文件格式。Hive根据不同字段间的分隔符来对其进行判断。同时，Hadoop和Hive强调优化磁盘的读和写的性能，而限制列的值的长度相对来说并不重要。
3. TIMESTAMPS支持整数、浮点数、字符串
Hive提供了丰富的时间转换函数，详细请查阅____________。
4. Hive的BINARY数据类型
Hive的BINARY数据类型和许多关系型数据库的VARBINARY类似，但其和BLOB数据类型不同，原因在于BINARY的列是存储在记录中的，而BLOB不是。
BINARY可以在记录中包含任意字节，这样可防止Hive尝试将其作为数字，字符串等进行解析。
注意：若用户的目标是省略每行记录的尾部，则无需使用BINARY数据类型。若一个表结构指定的是3列，而实际数据文件每行记录包含有5个字段，那么在Hive中最后2列数据将会被省略掉。
5. 数据类型转换
1） 同类型不同精度：低精度 --> 高精度
若有必要：任意整型类型 --> DOUBLE类型
2） 显示转换： 字符串 --> 数值
函数： cast(s AS INT)
二、 集合数据类型
表3-2 集合数据类型
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数据类型 |
描述 |
示例 |
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STRUCT |
和C语言中的struct或者“对象”类似，都可以通过“点”符号访问元素内容 |
STRUCT<street：STRING,city:STRING，state:STRING,zip:INT> |
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MAP |
一组键-值对元组集合，使用数组表示法（例如[‘key’]）可以访问元素 |
MAP<STRING,FLOAT> |
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ARRAY |
具有相同数据类型和名称的变量的集合，通过数组下标进行访问 |
ARRAY<STRING> |
1. 例子：
1 CREATE TABLE employees (
2 NAME STRING,
3 SALARY FLOAT,
4 SUBORDINATES ARRAY<STRING>,
5 DEDUCTIONS MAP<STRING,FLOAT>,
6 ADDRESS STRUCT<stree:STRING,city:STRING,state:STRING,zip:INT>
7 );
其中需要说明的是，STRUCT可以混合多种不同的数据类型，但是STRUCT一旦声明好结构，其位置就不可以再改变。
2. Hive为什么支持集合数据类型
大多数关系型数据库并不支持这些集合数据类型，因为使用它们会趋向于破坏标准格式。例如，在传统数据模型中，structs可能需要由多个不同的表拼接而成，表间需要适当地使用外键进行连接。（注意：Hive中没有键的概念。但用户可以对表建立索引）
破坏标准格式所带来的一个实际问题是会增大数据冗余的风险，进而导致消耗不必要的磁盘空间，还有可能破坏数据一致性（因为当数据发生改变时冗余的拷贝数据可能无法进行相应的同步）。
然而，在大数据系统中，不遵循标准格式的一个好处就是可以提供更高吞吐量的数据。按数据集进行封装使我们可以通过最少的“头部寻址”来从磁盘上扫描数据，通过较少的寻址次数从而达到较快地处理T甚至P个数量级的数据量。（若根据外键关系关联则需进行磁盘间的寻址操作，这样会有非常高的性能消耗）