hive-3（数据类型）

简单数据类型：

数据类型	示例
TINEYINT	10Y
SMALLINT	10S
INT	10
BIGINT	10L
FLOAT	1.342
DOUBLE	1.234
DECIMAL	3.14
BINARY	1010
BOOLEAN	TRUE
STRING	“BOOK”
CHAR	‘YES’
VARCHAR	‘BOOK’
DATE	‘2013-03-11’
TIMESTAMP	‘2019-06-08 00:13:49’

复合数据类型：

类型	格式	定义	示例
ARRAY	[‘APPLE’,‘ORANGE’,‘MONGO’]	ARRAY<STRING>	a[0]=‘APPLE’
MAP	{‘A’:‘APPLE’,‘O’:‘ORANGE’}	MAP<STRING,STRING>	b[‘A’]=‘APPLE’
STRUCT	{‘APPLE’,2}	STRUCT<FRUITE:STRING,WEIGHT:INT>	c.weight=2

案例：
数据信息

根据以上数据得出：
字段分段字符是|
部分字段的部分行含有多个关键词，应该使用符合数据类型保存
建表语句：

create external table employee_id(
name string,
id int,
address array<string>,
genderandage struct<gender:string,age:int>,
score map<string,string>,
job map<string,string>
)row format delimited fields terminated by '|'
collection items terminated by ','
map keys terminated by ':'
lines terminated by '\n'
location '/test/data/employee_id';

说明：

• 建表前将源数据文件上传至指定路径
• 语句中指定位置不能指定到文件，要指定到文件上一级目录，添加数据时会添加指定目录下的全部文件
• 行分割字符一般都是取’\n’

查看建成表的数据：

查询集合中的数据：select address[0] from employee_id;

集合数据查询的下标也是从0开始的，但是这个下标不会越界，无数据时显示Null；

查询map中的数据：select score['DB'] from employee_id;

对应列只有包含指定键的会显示对应值，其余行会显示null；
查询struct中的数据：select genderandage.gender from employee_id;

高阶建表语句

create table tab_name as select * from tab_sample;
作用：将对tab_sample查询的结果形成一个新的表格
注意：这种建表方式不能创建partition，extermal，bucket table

create table tab_name as
with
t1 as (select * from t2),
t2 as (select * from tab_sample1),
t3 as (select * from tab_sample2)
select * from t1 union all select * from t3;

作用：将查询结果再次作为被查询表，供最后一条的查询语句查询，查询结果作为新表；

create table tab_name like tab_sample;
作用：创建与样表结构完全相同的表格，只是不含数据；

create temporary table ......
作用：创建临时表
临时表只对当前session有效，session退出就会被自动删除；
临时表默认会保存在/tmp/user_name目录下

SerDe

SerDe：Serializer and Deserializer
Hive支持的SerDe

• LazySimpleSerDe:TextFile
• BinarySerializerDeserializer:SEQUENCEFILE
• ColumnerSerDe：ORC,RCFILE
• ParquetHiveSerDe:PARQUET
• AvroSerDe:AVRO
• OpenCSVSerDe:for CST/TSV
• JSONSerDe
• RegExSerDe
• HBaseSerDe
  案例：

create table test(a string,b string,...)
row format
serde 'org.apache.hadoop.hive.serde2.OpenCSVSerde'
with serdeproperties(
"separatorChar"="\t",
"quoteChar"="",
"escapeChar"="\\"
) stored as textfile;

create table test(
id string,
name string,
sex string,
age string
) row format serde 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseSerDe'
stored by
'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
with serdeproperties(
"hbase.columns.mapping"=':key,info:name,info:sex,info:age'
) tblproperties('hbase.table.name'='test_serde');