本篇来学习一下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基本类型、字符串类型、日期与时间戳类型、集合类型，我们分别进行介绍：

1、 基本类型

Hive中的基本类型如下：

这里我们对DECIMAL类型做两点说明：
1）DECIMAL(9,8)代表最多9位数字，后8位是小数。此时也就是说，小数点前最多有1位数字，如果超过一位则会变成null。
2）如果不指定参数，那么默认是DECIMAL(10,0)，即没有小数位，此时0.82会变成1。

这里我们通过一个SQL来进行说明：

创建表：

create table if not exists
datatype_test1(id int,col1 decimal,col2 decimal(9,8)) 
row format delimited fields terminated by ',';

我们从txt中读取数据：

load data local inpath '/Users/meituan_sxw/Downloads/test1.txt' into table datatype_test1;


#txt中的内容
1,0.82,83.2
2,1.06,9.22

接下来查看hive中的数据：

 select * from datatype_test1;

结果如下：

2、字符串类型

Hive中的字符串类型包含如下三种：

对于VARCHAR创建时需指定长度，如果插入的字符串超过了指定的长度，则会被截断，尾部的空格也会作为字符串的一部分，影响字符串的比较。
对于CHAR类型来说，它是固定长度的，如果插入的字符串长度不如指定的长度，则会用空格补齐。但是尾部的空格不影响字符串的比较。

接下来通过例子进行说明：

创建表：

create table if not exists
datatype_test2(id int,str_col string,varchar_col varchar(5),char_col char(5)) 
row format delimited fields terminated by ',';

我们从txt中读取数据：

load data local inpath '/Users/meituan_sxw/Downloads/test2.txt' into table datatype_test2;


#txt中的内容
1,james harden,harden,harden
2,Westbrook,westbrook,westbrook
3,chris paul,paul,paul

接下来查看hive中的数据：

 select * from datatype_test2;

结果如下：

再来看一下对于不同类型的字符串比较的例子，这里只需要注意第三行即可：

select 
  *,
  char_col='paul ', 
  varchar_col='paul ',
  char_col='paul',
  varchar_col='paul'  
from 
  datatype_test2; 

结果如下：

可以看到，对于尾部的空格，并不影响char类型字符串的比较，但影响了varchar类型字符串的比较。

3、日期与时间戳类型

日期与时间戳类型主要有以下两种：

接下来做两点说明：
1）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
2）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

接下来还是通过例子来说明：

创建表：

 create table if not exists
datatype_test3(id int,date_col Date,timestamp_col timestamp) 
row format delimited fields terminated by ',';

我们从txt中读取数据：

load data local inpath '/Users/meituan_sxw/Downloads/test3.txt' into table datatype_test3;


#txt中的内容
1,2020-07-04,2020-07-04 13:20:23.22
2,20200704,2020-07-04 13:20:23.222222222
3,2020-07-04,2020-07-04 13:20:23.22222222222

接下来查看hive中的数据：

 select * from datatype_test3;

结果如下：

4、集合类型

Hive中集合类型主要包含三种：STRUCT、ARRAY、MAP。咱们来分别介绍。

STRUCT
STRUCT 即结构体，通过相关的不同类型的数据来描述一个数据对象

ARRAY
ARRAY表示一组相同数据类型的集合，下标从零开始，可以用下标访问

MAP
MAP是一组键值对的组合，可以通过KEY访问VALUE

通过例子来感受下上述三种类型的使用：

创建表：

create table if not exists
datatype_test4(
  id int,
  info struct<name:string,weight:double>,
  score array<Int>,
  info_map map<string,string>) 
row format delimited fields terminated by ',' 
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY ';' 
MAP KEYS TERMINATED BY ':';

可以看到，我们定义了三种不同的集合类型字段，并指定了集合类型的分隔符为”;”，即struct，array，以及map的不同kv之间用”;”分割，同时定义了map的key和value之间用”:”分割。

接下来，我们创建如下内容的txt文件：

1,文文;70,99;96;100,name:文文;country:china
2,毛毛;60,99;92;100,name:毛毛;country:koera
3,超超;65,99;96;100,name:超超;country:japan

倒入hive中并查看：

load data local inpath '/Users/meituan_sxw/Downloads/test4.txt' into table datatype_test4;


select * from datatype_test4;

结果如下：

接下来，进一步介绍不同类型的读取，首先是struct类型，可以通过”.”来访问不同的内容：

select 
  info.name as name,
  info.weight as weight
from 
  datatype_test4;


#输出
文文  70.0
毛毛  60.0
超超  65.0

对于Array类型，可以通过下标进行访问，下标从0开始：

select 
  info.name as name,
  score[0] as math,
  score[1] as chinese,
  score[2] as English 
from 
  datatype_test4;


# 输出
文文  99  96  100
毛毛  99  92  100
超超  99  96  100

对于Map类型，可以通过[‘key’]来访问不同key的内容：

select 
  info_map['name'] as name,
  info_map['country'] as country
from 
  datatype_test4;


#输出
文文  china
毛毛  koera
超超  Japan

集合类型还包括UNIONTYPE，这里不做介绍，感兴趣的同学可自行查阅相关资料。

参考文献

1、https://www.jianshu.com/p/1c9263cc2f9a
2、https://segmentfault.com/a/1190000016125717?utm_source=tag-newest