Hive支持的数据类型

Posted 2023-04-13

参考技术A #整型

TINYINT — 微整型，只占用1个字节，只能存储0-255的整数。
SMALLINT– 小整型，占用2个字节，存储范围–32768 到 32767。
INT– 整型，占用4个字节，存储范围-2147483648到2147483647。
BIGINT– 长整型，占用8个字节，存储范围-2^63到2^63-1。

#布尔型

BOOLEAN — TRUE/FALSE

#浮点型

FLOAT– 单精度浮点数。
DOUBLE– 双精度浮点数。

#字符串型

STRING– 不设定长度。

Structs：一组由任意数据类型组成的结构。比如，定义一个字段C的类型为STRUCT a INT; b STRING，则可以使用a和C.b来获取其中的元素值；
Maps：和Java中的Map相同，即存储K-V对的；
Arrays：数组；

复杂数据类型的声明必须使用尖括号指明其中数据字段的类型。定义三列，每列对应一种复杂的数据类型，如下所示。

TEXTFILE //文本，默认值
SEQUENCEFILE // 二进制序列文件
RCFILE //列式存储格式文件 Hive0.6以后开始支持
ORC //列式存储格式文件，比RCFILE有更高的压缩比和读写效率，Hive0.11以后开始支持
PARQUET //列出存储格式文件，Hive0.13以后开始支持

#参考博客：

http://lxw1234.com/archives/2015/06/238.htm
http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5659714.html
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Types

#

Hive内置数据类型

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。其中，基础数据类型包括：TINYINT,SMALLINT,INT,BIGINT,BOOLEAN,FLOAT,DOUBLE,STRING,BINARY,TIMESTAMP,DECIMAL,CHAR,VARCHAR,DATE。下面的表格列出这些基础类型所占的字节以及从什么版本开始支持这些类型。

数据类型	所占字节	开始支持版本
TINYINT	1byte，-128 ~ 127
SMALLINT	2byte，-32,768 ~ 32,767
INT	4byte,-2,147,483,648 ~ 2,147,483,647
BIGINT	8byte,-9,223,372,036,854,775,808 ~ 9,223,372,036,854,775,807
BOOLEAN
FLOAT	4byte单精度
DOUBLE	8byte双精度
STRING
BINARY		从Hive0.8.0开始支持
TIMESTAMP		从Hive0.8.0开始支持
DECIMAL		从Hive0.11.0开始支持
CHAR		从Hive0.13.0开始支持
VARCHAR		从Hive0.12.0开始支持
DATE		从Hive0.12.0开始支持

　　复杂类型包括ARRAY,MAP,STRUCT,UNION，这些复杂类型是由基础类型组成的。

　　ARRAY：ARRAY类型是由一系列相同数据类型的元素组成，这些元素可以通过下标来访问。比如有一个ARRAY类型的变量fruits，它是由[‘apple‘,‘orange‘,‘mango‘]组成，那么我们可以通过fruits[1]来访问元素orange，因为ARRAY类型的下标是从0开始的；
　　MAP：MAP包含key->value键值对，可以通过key来访问元素。比如”userlist”是一个map类型，其中username是key，password是value；那么我们可以通过userlist[‘username‘]来得到这个用户对应的password；
　　STRUCT：STRUCT可以包含不同数据类型的元素。这些元素可以通过”点语法”的方式来得到所需要的元素，比如user是一个STRUCT类型，那么可以通过user.address得到这个用户的地址。
　　UNION: UNIONTYPE，他是从Hive 0.7.0开始支持的。

　　创建一个包含复制类型的表格可以如下

 

 

1. CREATE TABLE employees (  
2.     name STRING,  
3.     salary FLOAT,  
4.     subordinates ARRAY<STRING>,  
5.     deductions MAP<STRING, FLOAT>,  
6.     address STRUCT<street:STRING, city:STRING, state:STRING, zip:INT>  
7. ) PARTITIONED BY (country STRING, state STRING);