Hive Data Type With Examples

Hive的数据类型用来说明Hive表的cloumn/field的类型，可以大致分为两类：

• Primitive Data Types
• Complex Data Types

Primitive Data Types可以进一步分为四类：

• Numeric Types
• String Types
• Date/Time Types
• Miscellaneous Types

这些数据类型和占用空间大小与Java/SQL primitive相似。

1. Hive数据类型

Primitive Data Types

Numeric Data Types

整型包括tinyint、smallint、int和bigint，等价于Java的byte、short、int和long primitive types；

浮点型包括float、double和decimal，等价于Java的float、double，SQL的decimal类型。

decimal(5,2)表示一共有5位，其中2位是小数。下面的表格是所有数值类型的范围及示例：

Primitive - Numeric Data Types

Type	Size	Range	Examples
tinyint	1 byte signed integer	-128 to 127	100
smallint	2 byte signed integer	-32,768 to 32,767	100,1000
int	4 byte signed integer	-2,147,483,648 to 2,147,483,647	100,1000.50000
bigint	8 byte signed integer	-9.2*10^18 to 9.2*10^18	100,1000*10^10
float	4 byte single precision float	1.4*e^-45 to 3.4*e^38	1500.00
double	8 byte double precision float	4.94*e^-324 to 1.79*e^308	750000.00
decimal	17 bytes precision upto 38 digits	-10^38+1 to 10^38-1	decimal(5,2)

在Hive里面，整型数值默认当做int处理，除非超出了int值的范围。如果需要当做tinyint or smallint or bigint处理，需要在值后面分别添加后缀Y,S or L。

例如：100Y -> TINYINT, 100S -> SMALLINT, 100L -> BIGINT

String Data Types

从0.14版本开始，Hive支持3种字符类型，见如下表格：

Primitive - String Data Types

Type	Description	Examples
string	sequence of characters.either single quotes(') or double quotes ('') can be used to enclose characters	'string'
varchar	max length is specified in braces.similar to SQL's varchar.max length allowed is 65355 bytes	'str'
char	similar to SQL's char with fixed length. i.e values shorter than the specified length are padded with spaces	's'

char vs varchar

• char是固定长度的，不足用空格补齐；
• varchar是变长的，但是需要指定最大长度（例如：name VARCHAR(64)）。若长度不足，不会用空格补齐，不占用剩余空间；
• char的最大长度是255，varchar的最大长度可到65335字节；
• varchar会进行空间/存储（space/storage）优化，但是char不会；
• 如果一个字符长度超过varchar指定的长度，会被自动截取。

Date/Time Data Types

Hive以传统的Unix时间戳格式提供日期和时间戳数据类型。

DATE值格式为YYYY-MM-DD，例如：DATE '2018-08-01'。Date值的范围是0000-01-01 to 9999-12-31。

TIMESTAMP 使用的格式为 yyyy-mm-dd hh:mm:ss[.f...]。

我们可以把String，TimeStamp值转换成Date类型：

Cast Type	Result
cast(date as date)	same date value
cast(date as string)	date is formatted in the form 'YYYY-MM-DD'
cast(date as timestamp)	midnight of the year/month/day of the date value is returned as timestamp
cast(string as date)	if the string is in the form 'YYYY-MM-DD',then a date value corresponding to that is returned.if the string value does not match this format,then NULL is returned.
cast(timestamp as date)	the year/month/day of the timestamp is returned as a date value

Miscellaneous Types

Hive还提供两种primitive data types，BOOLEAN和BINARY。和Java的Boolean相似，BOOLEAN只存储true或者false。

BINARY是字节数组，和很多关系型数据库的VARBINARY相似。BINARY存储在记录中，不想BLOB单独存储，可以在BINARY中包含任意字节序列，会原样存储，不会被解析成数字或者字符。

Complex Data Types

Hive还支持一些关系型数据库不支持的复合数据类型。

复合数据类型由primitive data types和other complex data types构成，如下：

• ARRAY - 相同类型的元素构成的序列，从0开始索引，与Java中的array类似。例如：array('siva','bala','praveen')；第二个元素是array[1]
• MAP - key-value对的集合，field由key获得(比如，['key'])。例如：'first' -> 'bala', 'last' -> 'PG'，bala = map['first']
• STRUCT - 类似于C语言的strcut，可以通过(.)获取元素值。例如：{a:Int; b:String}，可以用c.a获取值
• UNIONTYPE - 类似于C语言的unions，一个UNIONTYPE可以有指定的data types的任意一种

例如：声明一列为Union Type

CREATE TABLE test(col1 UNIONTYPE<INT, DOUBLE, ARRAY<VARCHAR>, STRUCT<a:INT,b:CHAR>>);

从col1中获取值如下：

SELECT col1 FROM test;

{0:1}                       // Matching INT types
{1:10.0}                    // Matching DOUBLE types
{2:["hello","world"]}       // Matching ARRAY with VARCHAR type
{3:{"a":50,"b":"Good"}}     // Matching STRUCT with INT & CHAR types   
{2:["hadoop","tutorial"]}   // Again 2: represent it is Array type
{3:{"a":100,"b":".info"}}  //3: indicate the fourth element type in Union
{0:150}
{1:100.0}

文本格式存储里，默认的集合数据类型的分隔符：

Delimiter	Code	Description
		Record or row delimiter
^A (Ctrl+A)	01	Field delimiter
^B (Ctrl+B)	02	Element delimiter in ARRAYs and STRUCTs
^C (Ctrl+C)	03	Delimits key/value pairs in a MAP

2. 类型转换

Implicit Conversion Between Primitive Data Types

• Primitive Type
  • Number
    • DOUBLE
      • FLOAT
        • BIGINT
          • INT
            • SMALLINT
              • TINYINT
      • DECIMAL (Can be converted to String, varchar only)
      • STRING (Can be converted to Varchar,Double,Decimal)
      • VARCHAR (Can be converted to String,Double,Decimal)
        • DATE (Converted to String,Varchar)
        • TIMESTAMP (same as date)
  • BOOLEAN
  • BINARY

在上面的层次图，子级类型可以被隐式转换为父级类型或者其他祖先类型。比如，TINYINT可以被任意转换为其他数值类型，但是BIGINT只能被转换为FLOAT或者DOUBLE。

BOOLEAN和BINARY不能被隐式转换为任意其他类型。

Explicit Conversion

可以用cast进行强制转换，比如：

CAST('500' as INT) 会将string '500' 转换成int型的500，如果转型不成功，将会返回NULL（CAST('Hello' as Int)）。

3. 使用示例

所有数据类型使用示例：

CREATE TABLE user (
     name      STRING,
     id        BIGINT,
     isFTE     BOOLEAN,
     role      VARCHAR(64),
     salary    DECIMAL(8,2),
     phones    ARRAY<INT>,
     deductions MAP<CHAR, FLOAT>,
     address   STRUCT<street:STRING, city:STRING, state:STRING, zip:INT>,
     others    UNIONTYPE<FLOAT,BOOLEAN,STRING>,
     misc      BINARY
     )
ROW FORMAT DELIMITED 
    FIELDS TERMINATED BY '01'
    COLLECTION ITEMS TERMINATED BY '02'
    MAP KEYS TERMINATED BY '03'
    LINES TERMINATED BY '
'
    STORED AS TEXTFILE;

4. 注意

1) String可以隐式转换为Double；

2) String vs Varchar vs Char

a. String：可以'c '或者"c "，空格有效；

b. Varchar：定长，多余截取；

c. Char 定长，不足补空；

3) TimeStamp

a. 纳秒？

b. TimeStamp的值可以是整数（秒），也可以是浮点数（纳秒，精确到小数点后9位），也可以是字符串，格式为YYYY-MM_DD hh:mm:ss.fffffffff

c. 无时区概念，可用to_utc_timestamp/from_utc_timestamp

d. table level?

4) Date Type

a. 0000-01-01 to 9999-12-31

b. Date <-> TimeStamp/String(YYYY-MM-DD)/Date

c. Interval?

5) Decimal

a. 与各种numeric类型互转？

b. 同时支持科学计数法与非科学计数法

c. 建表时如果没有指定长度，则默认为Decimal(10.0)

d. cast(18446744035BD as Decimal(38,0))

e. Decimal其实可以表示-10^380~10^380，但Hive规定最多38位

f. Decimal可以与任意primitive类型互转，比如boolean？

g. Decimal同样支持各种数学计算

6) Union Types，join/where/group by => fail

7) 分隔符是只在文本格式里有效还是所有文件格式？ 

8) 传统关系型数据库是写时模式（schema on write），即在写入时对模式进行检查，而Hive是读时模式（schema on read），是在读取数据时检查模式，并尽力修复，如果修复失败则返回null

9) 文本格式（TextFile）里，如果为null，则为/N

5. 参考

翻译原文：Hive Data Types With Examples

官方文档：Hive Data Types