了解Hive数据类型 ，是Hive编程的基础。使用hive建表，首先要明白hive常用的数据类型有哪些，可以存储哪些类型的数据。其实Hive支持关系型数据库中的大多数基本数据类型，且同时支持关系型数据库中少见的3种集合数类型（STRUCT,MAP,ARRAY）。然而学习技术最好的方式之一就是去查看官方文档。
Hive关于数据类型官网地址：Hive官网关于数据类型的介绍
一.Hive数据类型与使用
下面介绍的是基于hive v0.80版本之后的hive支持的数据类型，同关系型数据库一样，hive支持多种不同长度的整型和浮点型数据，同时支持布尔型，不定长度的字符串型（注意，这里的int，float,double等底层实现原理和java中底层实现一样，因为hive基于java开发的，底层是对java接口的实现，所以也会规定数据类型的内存占用空间。）
1. 数值型(标注红色为常用的)
在Hive里默认情况下，整数型为INT型，当数字大于INT型的范围时，会自动解释执行为BIGINT，或者直接用后缀进行说明100Y,100S,100L(对应为tinyint,smallint,bigint)
| 类型 | 支持范围 |
|---|---|
| TINYINT | 1-byte signed integer, from -128 to 127 ，范围太小，基本不用 |
| SMALLINT | 2-byte signed integer, from -32,768 to 32,767 基本也不用。 |
| INT/INTEGER | 4-byte signed integer, from -2,147,483,648 to 2,147,483,647 ,INTERGER是hive2.20中才开始有的，一般不用 |
| BIGINT | 8-byte signed integer, from -9,223,372,036,854,775,808 to 9,223,372,036,854,775,807 为int的补充使用 |
| FLOAT | 4-byte single precision floating point number，常用单精度浮点数3.14159 |
| DOUBLE | 8-byte double precision floating point number 双精度浮点，存储更大。3. |
| DECIMAL |
1.hive.0.13.0才开始使用，Hive的小数型是基于Java BigDecimal做的， BigDecimal在java中用于表示任意精度的小数类型。所有常规数字运算（例如+， – ，*，/）和相关的UDFs（例如Floor，Ceil，Round等等）都使用和支持Decimal。 |
decimal数值类型使用演示：
1.decimal的使用decimal(precision, scale),前面是整数部分，后面是小数部分。 整数部分如果没有定义，则默认长度为10，小数部分如果没有指定，则默认为0. 如果超出长度则会截取，如下小数部位默认长度为0，被四舍五入截取了，整数部位进1。 hive (fdm_sor)> select CAST(. AS DECIMAL) from aaaa limit 1; 2.如果需要转换的数据长度超过decimal指定长度，则结果不会截取，直接为null值，尽管decimal最长可以存储长度为38位的小数。 如下默认整数部分长度为10，现在需要转化的数据整数长度超过10，直接整个结果为NULL hive(fdm_sor)> select CAST(. AS DECIMAL) from aaaa limit 1; NULL 3.使用decimal将其他类型的数据转换成decimal，指定长度，超出部分四舍五入。 hive (fdm_sor)> select CAST(. AS DECIMAL(20,5)) from aaaa limit 1; .12346 2.字符型的数据类型(标注红色为常用的)
string与varchar，char的区别和联系
1.varchar固定长度，使用时要指定长度.所以转换的时候有可能超出指定长度后，数据丢失，这点不如string hive (fdm_sor)> select CAST("ABCDEFGHICD" AS VARCHAR(10)) from aaaa limit 1; ABCDEFGHIC 2.varchar建表时，需要指定长度，否则报错。长度如果指定小了，数据插入会直接被截取长度。如下所示： hive (fdm_sor)> create table tmp_varchar(id varchar(10)) > ; hive (fdm_sor)> insert overwrite table tmp_varchar > select "2" from aaaa; tmp_varchar.id 3.同理，char的使用也需要指定长度，只是char的长度比varchar小多了，这个两者的使用有点类似数据库 CREATE TABLE foo (bar CHAR(10)) 4.一般来说能用string类型的尽量使用string类型。 3.日期型数据类型
| 类型 | 使用说明 |
|---|---|
| TIMESTAMP | 1.始于Hive 0.8.0。用来表示UTC时间(时间标准时间)。提供了用于时区转换的便捷UDFs（to_utc_timestamp，from_utc_timestamp）。2. 所有现有的日期时间UDFs（月，日，年，小时等）都使用TIMESTAMP数据类型。其次TIMESTAP支持整型，浮点型，字符串型的数据。具体使用后面介绍实际开发中使用的也不是特别多。 |
| DATE | 始于Hive 0.12.0 DATE值描述特定的年/月/日，格式为YYYY-MM-DD。 例如，DATE’2013-01-01’。 日期类型没有时间组件。 Date类型支持的值范围是0000-01-01到9999-12-31，这取决于Java Date类型的原始支持。 Date types只能在Date, Timestamp, or String types之间转换。 |
| INTERVAL | 始于Hive 1.2.0,实际开发中不怎么用。 |
---1.使用timestamp创建日期类型的字段，可以存储浮点，整型，字符串类型的时间数据 create table fdm_sor.tmp_aaaaa( a int, b bigint, c timestamp ) --2.测试数据 hive (fdm_sor)> insert overwrite table fdm_sor.tmp_aaaaa --存放字符串型时间 > select 1,2,"2019-05-22 21:23:34" from fdm_sor.tmp_aaaaa limit 3; hive (fdm_sor)> select * from fdm_sor.tmp_aaaaa; OK 1 2 2019-05-22 21:23:34 1 2 2019-05-22 21:23:34 hive (fdm_sor)> insert overwrite table fdm_sor.tmp_aaaaa ---存放数值型数据 > select 3,4, from fdm_sor.tmp_aaaaa limit 2; hive (fdm_sor)> select * from fdm_sor.tmp_aaaaa; OK 3 4 1970-01-01 11:25:34.324 3 4 1970-01-01 11:25:34.3244.其他数据类型
- BOOLEAN类型：TRUE or FALSE
- BINARY类型：字节数组，类似数据库的varbinary。
5复合数据类型，不常用
| arrays | ARRAY(data_type) |
| maps | MAP(primitive_type, data_type) |
| structs | STRUCTcol_name : data_type [COMMENT col_comment], …) |
| union | UNIONTYPE(data_type, data_type, …) |
二.Hive不同数据类型之间的转换
1.同数据类型之间的转换
hive底层是java实现开发的，hive的数据类型很多也跟java保持一致，所以对于同类型的数据类型进行转换时也遵循java的自动“向上转型”规则，即低类型的数据在和高类型的数据进行逻辑运算时，会隐式的自动转换成高类型的数据类型。然后再进行计算。比如1和1.23比较，会自动将1转换成1.0进行计算比较。
2.不同数据类型的转换
hive中不同数据类型的数据再进行比较运算时，需要用cast函数进行手动转换。
cast函数使用：cast(valule as type),value是需要被转换的数据， AS是固定关键字，type是需要转换的类型
>select cast("1223" as double), cast("456.23" as int), cast("1.99" as int), cast("abc" as int) from aaaa; >1223.0, 456, 1, NULL注意：如上结果显示，cast的转换功能也不是万能的，必须是“存储的类型值”符合转换条件才能进行转换。否则是NULL值的结果。比如“abc”转换成double，很明显abc不是数值，所以转换失败，结果时NULL值。此外，如果使用cast将高类型的数据转换成低类型的数据，cast函数会直接截取，损失数据精度甚至得到错误结果。
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