Hive 总结之数据类型归纳

1. 背景

Hive的本质是一个转换工具，将类sql语句（HQL）转换为mapreduce程序或者类mapreduce程序（hadoop的mapreduce或者spark）。
Hive可以处理结构化数据并转换为一张表来提供对外的数据查询和分析。但本身不能存储数据。
Hive的表的元数据（schema等信息）存储在数据库中，一般配置为使用mysql存储，不设置就是默认的derby数据库存储。数据信息则存储在hdfs中。
既然涉及到类SQL（HQL），则必定语法上主体和SQL规范很接近，同样会有数据类型。
本文就是关于数据类型的文章

2. 基本数据类型

会将Hive数据类型和Java数据类型进行对比，数据长度和示例。

TINYINT：1byte有符号整数如20，可以类比java的byte类型
SMALINT：2byte有符号整数如20，可以类比java的short类型
INT：4byte有符号整数如20，可以类比java的int的类型。
注意，不管在哪种编程语言（sql也是一种编程语言），int和double都是主要的数据类型，当然特殊场景下会有变化。
BIGINT：8byte有符号整数如10000，可以类比java的long类型
BOOLEAN：布尔类型，true或者false如TRUE、 FALSE，可以类比Java的boolean类型。
FLOAT：单精度浮点数如3.14159，可以类比java的 float类型。
注意，在阿里巴巴的java开发规范中，一般禁止使用float和double，因为读写时都会有精度损失，一般使用decimal代替，不过这是HQL，如果可以的话，使用string存储浮点数也是一种解决办法。
DOUBLE：双精度浮点数如3.14159，可以类比java 的double类型。注意点同上
STRING：字符系列。可以指定字符集。可以使用单引号或者双引号。如‘now is the time’ 、“for all good men”，可以类比java的string类型。也可以类比sql的varchar可变字符串类型。
TIMESTAMP：时间类型
BINARY：字节数组

在HQL中，一般常用的是时间、int、string类型，其他基本类型了解即可。因为HQL主要用于处理海量数据情形，很多时候都是处理结构化文本数据，这时候字符串类型较多。

3. 集合数据类型

3.1 集合类型概述

STRUCT(结构体)对象，和c语言以及swift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。
示例如 struct()

MAP 映射，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
示例如map()

ARRAY 数组，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。
示例如Array()

注意：

SQL以及HQL都可以算是一种编程语言，所有都有数据类型、有运算，有方法，输入的SQL需要解析和编译才能运行。
数组、字典、struct结构体都算是复杂的数据类型，但也是使用最多的数据集合。struct可以类比java中的对象。运训多层嵌套来表达复杂数据结构。

3.2 案例演示

原始json文件

{
    "name": "niumowang",
    "friends": ["wukong" , "shiziwang"] , //列表Array
    "children": {//键值Map
        "honghaier": 12 ,
        "honghaier2": 14
    }
    "address": {    //结构Struct
        "street": "shandong" ,
        "city": "gaoshan" 
    }
}

将json文件转化为分隔符替代大括号等符号的文本文件

niumowang,wukong_shiziwang,honghaier:18_honghaier2:19,shandong_gaoshan
erlangshen,meishan1_meishan2,xiaoerlang1:18_xiaoerlang3:19,shandong_meishan

将这个文本文件上传到linux节点上，并建立hive数据表，再将这个文本文件中数据加载到这个表中。

create table tb_xiyouji(
name string,
friends array<string>,
children map<string, int>,
address struct<hole:string, mountain:string>
)
row format delimited fields terminated by ','
collection items terminated by '_'
map keys terminated by ':'
lines terminated by '\n';

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

建表语句执行
建表之后查看数据库中表数量和名字

show tables;

在这里插入图片描述

建表之后查看表信息

desc formatted  tb_xiyouji;

在这里插入图片描述

导入数据到表中

load data local inpath '/root/doit/dataType/dataType.txt' into table tb_xiyouji;

在这里插入图片描述
查看所有表中数据

4. 类型转化

4.1 类型概述

和编程语言java一样，HQL的，也就是hive的基本数据类型也是可以进行隐式转换的。

例如一个表达式中的数据类型同时具有int和tinyint，则tinyint会被转换为int进行运算，这一点和java的规则是一样的。
同样的，隐式转换只存在于小数据类型转换为大数据类型，因为这样不会产生精度丢失。
而不会有大数据类型隐式转换为小数据类型，除非使用强制转换。这一点也是和java一样。HQL中的隐式转换使用cast函数

隐式转换的规则和java一样，小数据类型可以转换为任何更大的数字数据类型（注意只限制于整数类型内部如tinyint、smallint、int、bigint以及float、double之间。当然如果是整数和浮点数也是可以的）
注意boolean类型不是数字类型，所以不可以参与转换为数字类型如int、float等