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  • Hive(4)-Hive的数据类型

    一. 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。

    now is the time for all good men

    TIMESTAMP

     

    时间类型

     

    BINARY

     

    字节数组

     

     

    对于HiveString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。

    二.集合数据类型

    数据类型

    描述

    语法示例

    STRUCT

    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{first STRING, last STRING},那么1个元素可以通过字段.first来引用

    struct()

    例如struct<street:string, city: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2个元素可以通过数组名[1]进行引用

    Array()

    例如array<string>

    Hive有三种复杂数据类型ARRAYMAP STRUCTARRAYMAPJava中的ArrayMap类似,而STRUCTC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。

     

     三.数据转换

    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。

    1. 隐式类型转换规则如下

    1). 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。

    2). 所有整数类型、FLOAT和STRING类型都可以隐式地转换成DOUBLE。

    3). TINYINT、SMALLINT、INT都可以转换为FLOAT。

    4). BOOLEAN类型不可以转换为任何其它的类型。

    2. 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。

    四.案例实操

    1.  假设某表有如下一行,我们用JSON格式来表示其数据结构。在Hive下访问的格式为

     

    {
        "name": "nty",
        "friends": ["pengpeng" , "junjun"] ,       //列表Array, 
        "children": {                      //键值Map,
            "ritian": 8 ,
            "tuntian": 3
        }
        "address": {                      //结构Struct,
            "street": "tuan jie hu" ,
            "city": "beijing" 
        }
    }

    2. 基于上述数据结构,我们在Hive里创建对应的表,并导入数据。创建本地测试文件test.txt

    kv之间用,分割  Array用_分割  Map用:分割

    nty,pengpeng_junjun,ritian:8_tuntian:3,tuan jie hu_beijing

    3. 创建测试表

    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 '
    ';

    字段解释:

    row format delimited fields terminated by ','  -- 列分隔符

    collection items terminated by '_'        --MAP STRUCT ARRAY 的分隔符(数据分割符号)

    map keys terminated by ':'                          -- MAP中的keyvalue的分隔符

    lines terminated by ' ';                              -- 行分隔符

    4. 导入文件到测试表

    5. 查询

    感觉少了点什么

    退出hive客户端,cd到conf目录下,修改hive-site.xml,添加以下两个配置

    <property>
        <name>hive.cli.print.header</name>
        <value>true</value>
    </property>
    
    <property>
        <name>hive.cli.print.current.db</name>
        <value>true</value>
    </property>

    再bin/hive一下,重新查询一下,显示了在操作的数据库和查询头

     

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/duoduotouhenying/p/10133666.html
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