hive学习笔记之一：基本数据类型

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《hive学习笔记》系列导航

1. 基本数据类型
2. 复杂数据类型
3. 内部表和外部表
4. 分区表
5. 分桶
6. HiveQL基础
7. 内置函数
8. Sqoop
9. 基础UDF
10. 用户自定义聚合函数(UDAF)
11. UDTF

关于hive学习笔记系列

• 《hive学习笔记》系列保持了作者一贯的风格，即通过实战学习和了解；
• 作为一个构建在Hadoop上的数据仓库框架，hive被用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制，hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。(来自：《Hadoop应用开发实战详解（修订版）》)
• 架构如下，可见最终还是在执行MapReduce：

环境信息

本文对应的环境信息如下：

1. CentOS Linux release 7.5.1804
2. JDK：1.8.0_191
3. hadoop：2.7.7
4. hive：1.2.2

关于hive的部署

1. 需要先部署hadoop环境，请参考《Linux部署hadoop2.7.7集群》
2. hadoop部署成功后，安装和体验hive其参考《安装和体验hive》

数据类型简介

Hive支持基本和复杂数据类型：

• 基本数据类型：包括数值型、布尔型、字符串类型和时间戳类型；
• 复杂数据类型：数组、映射、结构；

基本数据类型

• 通过思维导图来分类和理解：

• 下面通过列表说明所有的基本数据类型：

类型	描述	示例
BOOLEAN	true/false	TRUE
TINYINT	1字节有符号整数，从-128到127	1Y
SMALLINT	2字节有符号整数,从-32768到32767	1S
INT	4字节有符号整数,从-2147483648到2147483647	1
BIGINT	8字节有符号整数, 从-9223372036854775808到9223372036854775807	1L
FLOAT	4字节单精度浮点数	1.0
DOUBLE	8字节(64位)双精度浮点数	1.0
DECIMAL	任意精度有符号小数	1.0
STRING	无上限可变长度字符串	'a', "a"
VARCHAR	可变长度字符串	'a', "a"
CHAR	固定长度字符串	'a', "a"
BINARY	字节数组	-
TIMESTAMP	精度到纳秒的时间戳	'2020-03-01 00:00:00'
DATE	日期	'2020-01-01'

关于三种字符串类型

1. STRING，变长，无需最大长度声明，理论上能存储2GB字符；
2. VARCHAR，变长，需要声明最大长度（1到65535之间），例如VARCHAR(100)；
3. CHAR，定长，如CHAR(100)；

常用类型综合实战

1. 启动hive，进入交互模式，执行以下语句建表，字段类型是常用的几种：

create table t1(int_field INT,string_field STRING,boolean_field BOOLEAN,date_field DATE,timestamp_field TIMESTAMP)ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'STORED AS TEXTFILE;

2. 用insert语句新增一条记录：

insert into t1 values (101, 'a101', true, '2020-01-01', '2020-03-01 00:00:00');

3. 使用函数，在新增的记录的时候，将timestamp_field字段设置为当前时间，注意和前面的insert语句比较一下，使用函数时必须用到select XXX from XXX limit 1这样的语法：

insert into t1 select 103, 'a103', true, '2020-01-01', current_timestamp() from t1 limit 1;

4. 看一下新增的两条记录：

hive> select * from t1;OK101	a101	true	2020-01-01	2020-03-01 00:00:00103	a103	true	2020-01-01	2020-10-27 20:42:35.729Time taken: 0.062 seconds, Fetched: 2 row(s)

5. 查看当前时间：

select unix_timestamp();

响应：

hive> select unix_timestamp();OK1603802631Time taken: 0.028 seconds, Fetched: 1 row(s)

6. 将DATE字段转为TIMESTAMP：

select cast(date_f......
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