Hive(4)-Hive的数据类型
一. 基本数据类型
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 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。
二.集合数据类型
| 
 数据类型  | 
 描述  | 
 语法示例  | 
| 
 STRUCT  | 
 和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},那么第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’],那么第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。
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 '\n';
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 '\n'; -- 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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