HIVE 第一章 数据类型

最新推荐文章于 2022-06-08 02:40:32 发布
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#hadoop #hive #data type

本文深入解析了Hive中几种关键数据结构及其类型，包括struct、map、array和null，提供了具体实例以帮助理解。

hive数据：

struct(name:string,age:int)

struct('dirk','36')

{"street":"1 Michigan Ave.","city":"Chicago","state":"IL","zip":60600}

 

map<String,float>

map('dirk','36','kedde','38')

{"Federal Taxes":0.2,"State Taxes":0.05,"Insurance":0.1}

 

array<string>

array('dirk','kedde')

["Mary Smith","Todd Jones"]

 

       null为特殊的数据类型，表示unknown data，可以是数据丢失，数据错误等

 

 

第9章 数据仓库Hive
wyz191的专栏
04-09 2935
数据仓库 数据仓库的定义 专业定义 英文名称为Data Warehouse，可简写为DW。是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。 通俗解释 （1）面向分析的存储系统(面向数据分析的存储系统） （2）W.H.Inmmon给出的，即“数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integra
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SmartSi
06-12 3万+
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(6)Hive数据类型
张不帅
10-21 582
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Hive中对array类型字段的处理
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09-24 1714
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hive 高级数据类型使用之array（含横表转纵表）
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04-26 1万+
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03-10 8万+
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大数据技术之Hive 第3章 Hive数据类型 基本数据类型 和 集合数据类型
牛牛
06-08 331
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01-07
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Hive数据类型---复合类型--array数组类型
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hive 如何将数组转成字符串_如何在Hive中将字符串转换为Array？
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转 关于Hive中的复杂数据类型Array,Map,Structs的一些使用案例
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04-03 517
https://blog.youkuaiyun.com/gamer_gyt/article/details/52169441 写在前边的话： 同样是在做豆瓣电影数据分析的小课题的时候遇到的一个问题：hive表中的电影类型存储格式为array，那么我如何针对每一个类型做统计呢？ 本来是想在基于豆瓣电影数据进行相关的数据分析项目 中进行相关解释说明的，仔细想了下，刚...
【Hive学习之二】Hive SQL
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环境　　虚拟机：VMware 10 　　Linux版本：CentOS-6.5-x86_64 　　客户端：Xshell4　　FTP：Xftp4　　jdk8　　hadoop-3.1.1　　apache-hive-3.1.1 参考：官网hive操作手册 一、DDL 1、数据类型 data_type : primitive_type | array_type | map...
Hive sql操作笔记
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建表 参考官网 https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/AdminManual+Configuration Create Table ----------------------------- start------------------------- CREATE [TEMPORARY] [EXTERNAL] TABLE [IF NOT...
[Hive]那些年踩过的Hive坑
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02-08 3535
转：http://blog.youkuaiyun.com/sunnyyoona/article/details/51648871 1. 缺少MySQL驱动包 1.1 问题描述 Caused by: org.datanucleus.store.rdbms.connectionpool.DatastoreDriverNotFoundException: The specified d
大数据之hive第11章hive实战 尚硅谷
最新发布
12-29
### 关于尚硅谷大数据Hive实战教程第11章的内容 在尚硅谷的大数据技术系列教程中，针对Hive的实战部分提供了详尽的学习材料[^3]。具体到第十一章节，主要聚焦于通过实际操作来加深理解，使学员能够掌握如何利用Hive处理大规模结构化数据集。 #### 主要内容概览 - **复杂查询优化** - 学习者会了解到不同类型的查询语句及其执行计划，并学会运用多种策略提升查询效率。 - **UDF函数开发** - 讲解自定义用户定义函数(UDF)，允许使用者编写自己的逻辑并将其嵌入至SQL查询之中，从而扩展Hive的功能边界。 - **分区与分桶管理** - 探讨高效的数据组织方式——即分区(partitioning)和分桶(bucketing)，以及它们对于加速特定模式下读取速度的重要性。 - **性能调优技巧** - 提供一系列实践建议帮助调整参数设置以达到最佳运行状态；包括但不限于内存分配、并发控制等方面的知识点。 ```sql -- 示例：创建外部表时指定文件格式为ORC，并采用LATERAL VIEW展开JSON数组字段 CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS my_table ( id STRING, data ARRAY<STRUCT<key:STRING,value:INT>> ) ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe' STORED AS ORC LOCATION '/path/to/data'; SELECT t.id, tc.category_name FROM my_table LATERAL VIEW EXPLODE(data) t_data AS key, value; ``` 此章节不仅限理论讲解，更强调动手能力培养，鼓励读者跟随指导完成相应练习项目，在真实环境中验证所学概念的有效性和实用性。
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