08.Hive数据类型

Leefs 2021-12-03 PM 1511℃ 0条

[TOC]

### 前言

Hive数据类型和Java数据类型有许多相似之处，本篇来将对比Java数据类型来学习一下Hive中的数据类型，以及如何在Hive SQL中去处理这些数据类型。

Hive的数据类型可以分为两大类：**基本数据类型**和**集合数据类型**。

### 一、基本数据类型

| Hive数据类型 | Java数据类型 | 大小                                                 | 范围           | 示例                    |
| ------------ | ------------ | ---------------------------------------------------- | -------------- | ----------------------- |
| TINYINT      | byte         | 1byte 有符号整数                                     | -128 ~ 127     | 1Y（后缀Y）             |
| SMALINT      | short        | 2byte 有符号整数                                     | -32768 ~ 32767 | 10S（后缀S）            |
| INT          | int          | 4byte 有符号整数                                     | 2^32~ 2^32-1   | 100                     |
| BIGINT       | long         | 8byte 有符号整数                                     | -2^64~ 2^64-1  | 1000L（后缀L）          |
| BOOLEAN      | boolean      | 布尔类型，true或者false                              | 布尔型         | true、false             |
| FLOAT        | float        | 4byte                                                | 单精度浮点数   | 3.14                    |
| DOUBLE       | double       | 8byte                                                | 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。 |                | 'LLCBlog',"LLCBlog"     |
| DATE         |              | 时间类型（yyyy-MM-dd）                               |                | 2021-10-04              |
| TIMESTAMP    |              | 时间类型（`yyyy-MM-dd HH:mm:ss.fffffffff`）          |                | 2021-10-04 12:36:25.111 |
| 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。
+ DATE类型只支持`yyyy-MM-dd`格式的数据，其余格式都是错误的，会变为NULL
+ TIMESTAMPS表示UTC时间，格式为`yyyy-MM-dd HH:mm:ss.fffffffff`，即最多支持纳秒级，如果长度超出，则会变成NULL

### 二、集合数据类型

| 数据类型 | 描述                                                         | 示例说明                                                     | 语法示例                                             |
| -------- | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ | ---------------------------------------------------- |
| `STRUCT` | 封装一组有名字的字段（`named filed`），和 c 语言中的struct 类似，都可以通过“点”符号访问元素内容。 | 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。       | 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。 | 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、案例实操

#### 3.1基础数据类型练习

**创建表：**

```sql
create table if not exists
basics_type_test1(id int,age TINYINT,numberId BIGINT,isMale BOOLEAN,height DOUBLE,birth DATE)
row format delimited fields terminated by ',';
```

**字段释义：**

+ `row format delimited fields terminated by ','`：列分隔符

**数据：**

```basic
1,20,3434343434545,true,173.89,1990-11-10
2,22,2903434845903,false,162.89,1992-11-10
3,21,1234345454534,false,173.89,1993-11-10
4,24,7766434235423,true,173.89,1994-11-10
5,25,3434343434545,true,173.89,1995-11-10
```

**导入数据：**

```
load data local inpath '/home/datas/hive_test01.txt' into table basics_type_test1;
```

**查看数据：**

```sql
select * from basics_type_test1;
```

![08.Hive数据类型01.jpg](https://lilinchao.com/usr/uploads/2021/12/2794596236.jpg)

#### 3.2 字符串类型练习

**创建表：**

```bash
create table if not exists
string_type_test2(id int,`name` STRING,`address` char(20),hobby varchar(20)) 
row format delimited fields terminated by ',';
```

**字段释义：**

+ `row format delimited fields terminated by ','`：列分隔符

**数据：**

```basic
1,Leffs,北京朝阳,打篮球、羽毛球
2,zhengfei,上海浦东,台球、高尔夫
3,tingxun,河南郑州,乒乓球、网球
4,yantian,北京海淀,足球、保龄球
5,lifeng,北京丰台,排球、跳绳
```

**导入数据和查询：**

```sql
load data local inpath '/home/datas/hive_test02.txt' into table string_type_test2;
-- 查询命令
select * from string_type_test2;
```

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#### 3.3 集合数据类型练习

**创建表：**

```sql
create table gather_type_test03(
    id int,
    name string,
    friends array<string>,						-- ARRAY类型
    children map<string, int>,					-- MAP类型
    address struct<street:string, city:string>	-- STRUCT类型
)
row format delimited fields terminated by ','
collection items terminated by '_'
map keys terminated by ':'
lines terminated by '\n';
```

**字段释义：**

+ `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

**数据：**

```basic
1,liubei,zhangfei_guangyu,liu shan:18_liu feng:20,shu guo_hanzhongcheng
2,guanyu,liubei_zhangfei,guan ping:20_guan xing:18_guan feng:16,shu guo_jingzhou
3,sunquan,zhouyu_lusu,sun deng:24_sun lv:20_sun he:18,wu guo_yangzhou

JSON格式：
{
    "id":1
    "name": "liubei",
    "friends": ["zhangfei" , "guangyu"] ,       //列表Array, 
    "children": {                      //键值Map,
        "liu shan": 18 ,
        "liu feng": 20
    }
    "address": {                      //结构Struct,
        "street": "shu guo" ,
        "city": "hanzhongcheng" 
    }
}
```

**导入数据和查询：**

```basic
load data local inpath '/home/datas/hive_test03.txt' into table gather_type_test03;

-- 查询命令
select * from gather_type_test03;
```

![08.Hive数据类型03.jpg](https://lilinchao.com/usr/uploads/2021/12/3202196439.jpg)

**其他方式查询**

+ 对于Array类型，可以通过下标进行访问，下标从0开始

```sql
select 
  id,
  name,
  friends[0] as friend1,
  friends[1] as friend2
from
  gather_type_test03;
```

**运行结果**

```basic
1	liubei	zhangfei	guangyu
2	guanyu	liubei	zhangfei
3	sunquan	zhouyu	lusu
```

+ 对于Map类型，可以通过['key']来访问不同key的内容

```
select
  id,
  name,
  children['liu shan'] as age1,
  children['guan feng'] as age2,
  children['sun he'] as age3
from
  gather_type_test03;
```

**运行结果**

```basic
1	liubei	18	NULL	NULL
2	guanyu	NULL	16	NULL
3	sunquan	NULL	NULL	18
```

+ 对于`struct`类型，可以通过"."来访问不同的内容

```sql
select
  id,
  name,
  address.street as street,
  address.city as city
from
  gather_type_test03;
```

**运行结果**

```basic
1	liubei	shu guo	hanzhongcheng
2	guanyu	shu guo	jingzhou
3	sunquan	wu guo	yangzhou
```

*附：*

*[参考文章链接](https://blog.csdn.net/abcdefg90876/article/details/107133044?utm_medium=distribute.pc_aggpage_search_result.none-task-blog-2~aggregatepage~first_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-4-107133044.pc_agg_new_rank&utm_term=hive%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%B1%BB%E5%9E%8B&spm=1000.2123.3001.4430)*

标签: Hadoop, Hive

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