hive基本类型和复杂类型

hive的数据类型

1、基本类型

create table student (id int, name string, sex boolean, zipcode string);
HQL语句会被翻译成MR程序的。 这些类型底层其实也会自动的被包装成可序列化的类型


八大基本类型 + String
int    string   float，  double  boolean， 
date   timestamp


复杂类型：
Array ： 该集合中的所有元素的类型和意义都一致 (指定元素的类型)
array(key,value1,key2,value2,....)
Map ： 键值对的keyvalue类型，泛型
Struct ： address struct<int, string, string ,float, boolean>


union ： 解决以上三种复杂类型的嵌套使用问题

2、复杂类型

例子程序：


CREATE TABLE student_c(
name STRING, favors ARRAY<STRING>, scores MAP<STRING, FLOAT>, 
address STRUCT<province:STRING, city:STRING, detail:STRING, zip:INT>
) ROW FORMAT DELIMITED
 FIELDS TERMINATED BY '\t' 
 COLLECTION ITEMS TERMINATED BY ';' 
 MAP KEYS TERMINATED BY ':' ;

 2.1 array的使用 

准备的数据： 在 array.txt
huangbo beijing,shanghai,tianjin,hangzhou
xuzheng changchu,chengdu,wuhan
wangbaoqiang    dalian,shenyang,jilin

创建表
create table table_array (name string, city array<string>) 
row format delimited fields terminated by "\t" 

collection items terminated by ",";

数据导入表中

load data local inpath "/home/hadoop/array.txt" into table table_array;


select * from table_array;
select name,city[1] ,city[2],city[3],city[4]from table_array;




 array 使用总结：建表 建表时候用< >  , 查询时候用[ ]

2.2 map 的使用

数据：map.txt
huangbo yuwen:80,shuxue:89,yingyu:95
xuzheng yuwen:70,shuxue:65,yingyu:81
wangbaoqiang yuwen:75,shuxue:100,yingyu:75


create table table_map (name string, score map<string, int>) 
row format delimited fields terminated by "\t" 
collection items terminated by "," 
map keys terminated by ":";


load data local inpath "/home/hadoop/map.txt" into table table_map;


select * from table_map;
select name,score["shuxue"],score["yingyu"],score["yuwen"] from table_map;



map 使用总结：建表 建表时候用< >  , 查询时候用[ ]

2.3 struct 的使用 

数据  struct.txt
1 english,80,true
2 math,89,false
3 chinese,95,true


create table table_struct (id int, info struct<course:string, score:int, sex:boolean>) 
row format delimited fields terminated by "\t" 
collection items terminated by ",";


load data local inpath "/home/hadoop/struct.txt" into table table_struct;


select * from table_struct;

select id, info.course, info.sex from table_struct;

  struct 使用 建表使用 <>  查询时候使用  .访问对应的字段