Hive基础（四）：Hive 数据类型(一)

1 基本数据类型

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。

2 集合数据类型

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。

 

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": "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" 
 } }

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

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

注意：MAP，STRUCT 和 ARRAY 里的元素间关系都可以用同一个字符表示，这里用“_”。

3）Hive 上创建测试表 test

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 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 ' ';             -- 行分隔符

4）导入文本数据到测试表

hive (default)> load data local inpath ‘/opt/module/datas/test.txt’into table test

5）访问三种集合列里的数据，以下分别是 ARRAY，MAP，STRUCT 的访问方式

hive (default)> select friends[1],children['xiao song'],address.city from test
where name="songsong";

3 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。

 

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。

0: jdbc:hive2://hadoop102:10000> select '1'+2, cast('1'as int) + 2;
+------+------+--+
| _c0 | _c1 |
+------+------+--+
| 3.0 | 3 |
+------+------+--+