1.基本类型

  整型:tinyint / samllint / int / bigint

  浮点型:float / double / Decimals

  布尔型:boolean

  字符串:string / varchar / char

  注意:默认情况下,整数型为INT型,当数字大于INT型的范围时,会自动解释执行为BIGINT,或者使用以下后缀进行说明。TINYINT - Y ,SMALLINT - S,BIGINT - L

       Decimal用于表示任意精度的小数类型,且支持科学计数法和非科学计数法。

     示例:CREATE TABLE foo (
          a DECIMAL, – Defaults to decimal(10,0)   //设置默认值
          b DECIMAL(9, 7)
        )

     Varchar类型使用长度说明符(介于1和65355之间)创建,它定义字符串中允许的最大字符数。

       Char字符类型与Varchar类似,但它们是固定长度的,意味着比指定长度值短的值用空格填充。

        vname varchar(20),cname char(20)    vname不够20字符不用空格填充,name用。

2.时间类型

  (1)Timestamps

  支持传统的UNIX时间戳和可选的纳秒精度。
  - 支持的转化:
  - 整数数字类型:以秒为单位解释为UNIX时间戳
  - 浮点数值类型:以秒为单位解释为UNIX时间戳,带小数精度
  - 字符串:符合JDBC java.sql.Timestamp格式“YYYY-MM-DD HH:MM:SS.fffffffff”(9位小数位精度)
  时间戳被解释为无时间的,并被存储为从Unix纪元的偏移量。 提供了用于转换到和从时区转换的便捷UDFs(to_utc_timestamp,from_utc_timestamp)。
  所有现有的日期时间UDFs(月,日,年,小时等)都使用TIMESTAMP数据类型。
  Text files中的时间戳必须使用格式yyyy-mm-dd hh:mm:ss [.f …]。 如果它们是另一种格式,请将它们声明为适当的类型(INT,FLOAT,STRING等),并使用UDF将它们转换为时间戳。
  在表级别上,可以通过向SerDe属性”timestamp.formats”(自版本1.2.0 with HIVE-9298)提供格式来支持备选时间戳格式。 例如,yyyy-MM-dd’T’HH:mm:ss.SSS,yyyy-MM-dd’T’HH:mm:ss。

  (2)Dates
  DATE值描述特定的年/月/日,格式为YYYY-MM-DD。 例如,DATE’2013-01-01’。 日期类型没有时间组件。 Date类型支持的值范围是0000-01-01到9999-12-31,这取决于Java Date类型的原始支持。
  Date types只能在Date, Timestamp, or String types之间转换。

  (3)Intervals

  时间间隔。

3.复杂数据类型

  Array

  Map

  Struct

  示例

  

Array:

create table student(
  sid int,
  sname string,
  grade array<float>);
  desc student;
{1,Tom,[99,100,98]}

Map:

create table student2(
  sid int,
  sname string,
  grade map<string,float>);
  desc student2;
{1,Tom,<'math',100>}

Combine:

create table student3(
  sid int,
  sname string,
  grade array<map<string,float>>);
  desc student3;
{1,Tom,[<'math',100>,<'english',100>]}

Struct:

create table student4(
  sid int,
  info struct<name:string,age:int,sex:string>)
  desc student4;
{1,{'Tom', 10, 'boy'}}

【Hive】数据类型的更多相关文章

  1. Hive基础之Hive数据类型

    Hive数据类型 参考:中文博客:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2843448.html          英文:https: ...

  2. [Hive_add_2] Hive 数据类型

    Hive 数据类型 正常数据类型 # 整型,4个字节 int # 大整型,8个字节 bigint # 字符串,最大长度2G String 复杂数据类型 # 数组,相同类型元素的数组 array< ...

  3. Hive数据类型与文件存储格式

    Hive数据类型 基础数据类型: TINYINT,SMALLINT,INT,BIGINT,BOOLEAN,FLOAT,DOUBLE,STRING,BINARY,TIMESTAMP,DECIMAL,CH ...

  4. Hive 数据类型及操作数据库

    3. Hive 数据类型 3.1 基本数据类型 Hive 数据类型 Java 数据类型 长度 TINYINT byte 1 byte 有符号整数 SMALINT short 2 byte 有符号整数 ...

  5. Hive 数据类型 + Hive sql

    Hive 数据类型 + Hive sql 基本类型 整型 int tinyint (byte) smallint(short) bigint(long) 浮点型 float double 布尔 boo ...

  6. 第3章 Hive数据类型

    第3章 Hive数据类型 3.1 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 ...

  7. hive数据类型学习

    Hive的内置数据类型可以分为两大类:(1).基础数据类型:(2).复杂数据类型.其中,基础数据类型包括: TINYINT, SMALLINT, INT, BIGINT, BOOLEAN, FLOAT ...

  8. hive数据类型及其数据转换

    由于需要使用hive sql进行数据查询,同时涉及多个不同类型的字段的组合,看Hive sql的文档相关和资料才知道,hive是支持大部分基础数据类型之间的相互转换的. 那么,hive本身支持哪些数据 ...

  9. Hive 数据类型

    1. hive的数据类型Hive的内置数据类型可以分为两大类:(1).基础数据类型:(2).复杂数据类型2. hive基本数据类型基础数据类型包括: TINYINT,SMALLINT,INT,BIGI ...

  10. Hive数据类型及文本文件数据编码

    本文参考Apache官网,更多内容请参考:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Types 1. 数值型 类型 ...

随机推荐

  1. session补充

  2. Pantone色卡——安全装备的面板、丝印及铭牌颜色设计参考

    可以参考上传文件<Pantone色卡电子版下载>

  3. [转载]有经验的Java开发者和架构师容易犯的10个错误

    首先允许我们问一个严肃的问题?为什么Java初学者能够方便的从网上找到相对应的开发建议呢?每当我去网上搜索想要的建议的时候,我总是能发现一大堆是关于基本入门的教程.书籍以及资源.同样也发现网上到处充斥 ...

  4. python 多进程使用Queue通信的例子

    import time from multiprocessing import Process,Queue MSG_QUEUE = Queue(5) def startA(msgQueue): whi ...

  5. HDU - 4407 Sum (容斥)

    题意:初始序列[1..N](1<=N<=4e5),支持两种操作:1.求区间[x,y]内与p互素的数之和: 2.将x位置的数变为c. 分析:很容易把人骗到线段树的思维中,而实际上操作2单点的 ...

  6. CodeForces - 220B Little Elephant and Array (莫队+离散化 / 离线树状数组)

    题意:N个数,M个查询,求[Li,Ri]区间内出现次数等于其数值大小的数的个数. 分析:用莫队处理离线问题是一种解决方案.但ai的范围可达到1e9,所以需要离散化预处理.每次区间向外扩的更新的过程中, ...

  7. python 课堂笔记-while

    #Author:zyl age_of_oldboy = 56 count = 0 while count < 3: guess_age = int(input("guess age:& ...

  8. SQL SERVER 索引中聚集索引分析和Transact-SQL语句优化

    一. 聚集索引B树分析1.聚集索引按B树结构进行组织的,索引B树种的每一页称为一个索引节点.B树的顶端节点称为根节点.  索引中的低层节点称为叶节点.根节点与叶节点之间的任何索引级别统称为中间级.在聚 ...

  9. 20145222黄亚奇《网络对抗》web安全基础实践

    web安全基础实践 实验后回答问题 (1)SQL注入攻击原理,如何防御 原理:指web应用程序对用户输入数据的合法性没有判断,攻击者可以在web应用程序中事先定义好的查询语句的结尾上添加额外的SQL语 ...

  10. Google揭露SHA-1碰撞,加速数据重删字节对比

    原创 架构师技术联盟  近期,Google和道荷兰阿姆斯特研究者宣布攻破了世界上第一例公开的SHA-1哈希碰撞实例,业界一片哗然.当两组不同的数据(文件.一段数据)计算出相同的Hash值时,即视为二者 ...