hive数据类型

Hive数据类型、部分函数及关键字整理 阅读详情

数字类型

TINYINT (1字节整数)

SMALLINT (2字节整数)

INT/INTEGER (4字节整数)

BIGINT (8字节整数)

FLOAT (4字节浮点数)

DOUBLE (8字节双精度浮点数)

 

示例:

create table t_test(a string ,b int,c bigint,d float,e double,f tinyint,g smallint)

 

时间类型

TIMESTAMP (时间戳) (包含年月日时分秒毫秒的一种封装)

DATE (日期)(只包含年月日)

示例,假如有以下数据文件:

1,zhangsan,1985-06-31

2,lisi,1986-07-10

3,wangwu,1985-08-09

那么,就可以建一个表来对数据进行映射

create table t_customer(id int,name string,birthday date)

row format delimited fields terminated by ',';

然后导入数据

load data local inpath '/root/customer.dat' into table t_customer;

然后,就可以正确查询

 

字符串类型

STRING

VARCHAR(20) (字符串1-65535长度,超长截断)

CHAR (字符串,最大长度255)

 

其他类型

BOOLEAN(布尔类型):true  false

BINARY (二进制):

 

举例:

1,zs,28,true

2,ls,30,false

3,ww,32,false

4,lulu,18,true

 

create table t_p(id int,name string,age int,is_married boolean)

 

select

from t_p where is_married;

 

复合(集合)类型

array数组类型

arrays: ARRAY<data_type> )

 

示例:array类型的应用

假如有如下数据需要用hive的表去映射:

 

战狼2,吴京:吴刚:余男,2017-08-16

三生三世十里桃花,刘亦菲:痒痒,2017-08-20

羞羞的铁拳,沈腾:玛丽:艾伦,2017-12-20

 

设想:如果主演信息用一个数组来映射比较方便

建表:

create table t_movie(moive_name string,actors array<string>,first_show date)

row format delimited fields terminated by ','

collection items terminated by ':';

导入数据:

load data local inpath '/root/movie.dat' into table t_movie;

 

查询:

select * from t_movie;

select moive_name,actors[0] from t_movie;

select moive_name,actors from t_movie where array_contains(actors,'吴刚');

select moive_name,size(actors) from t_movie;

map类型

maps: MAP<primitive_type, data_type> 

 

假如有以下数据:

1,zhangsan,father:xiaoming#mother:xiaohuang#brother:xiaoxu,28

2,lisi,father:mayun#mother:huangyi#brother:guanyu,22

3,wangwu,father:wangjianlin#mother:ruhua#sister:jingtian,29

4,mayun,father:mayongzhen#mother:angelababy,26

可以用一个map类型来对上述数据中的家庭成员进行描述

 

  1. 建表语句:

create table t_person(id int,name string,family_members map<string,string>,age int)

row format delimited fields terminated by ','

collection items terminated by '#'

map keys terminated by ':';

 

  1. 查询

select * from t_person;

 

## 取map字段的指定key的值

select id,name,family_members['father'] as father from t_person;

 

## 取map字段的所有key

select id,name,map_keys(family_members) as relation from t_person;

 

## 取map字段的所有value

select id,name,map_values(family_members) from t_person;

select id,name,map_values(family_members)[0] from t_person;

 

## 综合:查询有brother的用户信息

方式1:

select id,name,father

from

(select id,name,family_members['brother'] as brother from t_person) tmp

where brother is not null;

方式2:

select * from t_map where array_contains(map_keys(family),'sister');

 

struct类型

struct: STRUCT<col_name : data_type, ...>

 

假如有如下数据:

1,zhangsan,18:male:beijing

2,lisi,28:female:shanghai

其中的用户信息包含:年龄:整数,性别:字符串,地址:字符串

设想用一个字段来描述整个用户信息,可以采用struct

 

  1. 建表:

create table t_person_struct(id int,name string,info struct<age:int,sex:string,addr:string>)

row format delimited fields terminated by ','

collection items terminated by ':';

 

  1. 查询

select * from t_person_struct;

select id,name,info.age from t_person_struct;

Hive中的数据类型 简单示例MAP嵌套ARRAY,手动设置集合格式的数据非常麻烦,建议采用INSERT INTO SELECT 形式构造数据再插入UNION表。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;STRUCT 与 C 语言中的 Struct 类似,它封装了一个命名字段集合,复杂数据类型允许任意层次的嵌套;只支持这种格式,其余格式是错误的,变为NULL;和基本数据类型一样,这些类型的名称同样是保留字;VARCHAR创建时需。,影响字符串的比较; 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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