在上篇文章里,我列举了一个简单的hive操作实例,创建了一张表test,并且向这张表加载了数据,这些操作和关系数据库操作类似,我们常把hive和关系数据库进行比较,也正是因为hive很多知识点和关系数据库类似. 关系数据库里有表(table),分区,hive里也有这些东西,这些东西在hive技术里称为hive的数据模型.今天本文介绍hive的数据类型,数据模型以及文件存储格式.这些知识大家可以类比关系数据库的相关知识. 首先我要讲讲hive的数据类型. Hive支持两种数据类型,一类叫原子数据类…

官方帮助文档:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL Hive的数据类型 -- 扩展数据类型data_type : primitive_type | array_type | map_type | struct_type | union_type -- (Note: Available in Hive 0.7.0 and later) array_type : ARRAY < data_type >…

Hive的数据类型 Hive的数据类型 前面说过,Hive是一个数据仓库,相当于一个数据库.既然是数据库,那么就必须能创建表,既然有表,那么当中就有列,列中就有对应的类型 总的来讲,hive的数据类型可以分为三类: 基本数据类型: tinyint/smallint/int/bigint:整数类型 float/double:浮点数类型 boolean:布尔类型 string:字符串类型 复杂数据类型 Array:数组类型,由一系列相同数据类型的元素组成 Map:集合类型,包含key–>value键…

Hive之数据类型   (本文是基于多篇文章根据个人理解进行的整合,参考的文章见末尾的整理) 数据类型 Hive支持两种数据类型,一类叫原子数据类型,一类叫复杂数据类型.原子数据类型包括数值型.布尔型和字符串类型,具体如下表所示: 原子数据类型包括数值型.布尔型和字符串类型,具体如下表所示: 基本数据类型 类型 描述 示例 TINYINT 1个字节(8位)有符号整数 1 SMALLINT 2字节(16位)有符号整数 1 INT 4字节(32位)有符号整数 1 BIGINT 8字节(64位)有符号…

Hive复杂数据类型 1.Array数据类型的使用 1.1.创建数据库表,以array作为数据类型 hive (hive_demo1)> create table stu_test(name array<string>,phone array<string>) > row format delimited fields terminated by'\t' > collection items terminated by','; OK 1.2.在/opt/datas…

Hive支持关系型数据库中的大多数基本数据类型,同时也支持关系型数据库中很少出现的3种集合数据类型. 和大多数数据库相比,Hive具有一个独特的功能,那就是其对于数据在文件中的编码方式具有非常大的灵活性. 大多数数据库对数据具有完全的控制,其包括对数据存储到磁盘的过程的控制,也包括对数据生命周期的控制. 而Hive将这些方面的控制权交给用户,使用户更容易地使用各种各样的工具来管理和处理数据. 一.  基本数据类型 表1-1 Hive基本数据类型 数据类型 长度 例子 TINYINT 1byte有…

1. 引言 在分析广告日志时,会有这样的多维分析需求: 曝光.点击用户分别有多少? 标签能覆盖多少广告用户? 各个标签(标注)类别能覆盖的曝光.点击在各个DSP上所覆盖的用户数 -- 广告数据与标签数据join之后,存储orc file的schema如下: create external table default.ad_tag ( uid string ,dsp string ,view string ,click string ,tags array<struct<tag:string,l…

Hive 支持关系型数据库中的大多数据基本数据类型,同时也支持3种集合类型:   3.1 Hive 的基本数据类型 支持多种不同他度的整形和浮点型数据类型,具体如下(全都是保留字): tinyint    1byte 有符号整数 smalint    2byte有符号号数 int    4byte有符号号数 bigint    8byte有符号号数 boolean    布尔类型, true 或者 false float    单精度浮点数 double    双精度浮点数 string    …

Spark SQL使用时需要有若干“表”的存在,这些“表”可以来自于Hive,也可以来自“临时表”.如果“表”来自于Hive,它的模式(列名.列类型等)在创建时已经确定,一般情况下我们直接通过Spark SQL分析表中的数据即可:如果“表”来自“临时表”,我们就需要考虑两个问题:   (1)“临时表”的数据是哪来的? (2)“临时表”的模式是什么?   通过Spark的官方文档可以了解到,生成一张“临时表”需要两个要素:   (1)关联着数据的RDD: (2)数据模式:   也就是说,我们需要将…

hive的高级数据类型主要包括:数组类型.map类型.结构体类型.集合类型,以下将分别详细介绍. 1)数组类型 array_type:array<data_type> -- 建表语句 create table test.array_table( name   string, age    int, addr   array<string> ) row format delimited fields terminated by ',' collection items termina…

hive 目前支持的数据类型如下: -- 数值类型 Numeric TypesTINYINT (1-byte signed integer, from -128 to 127)SMALLINT (2-byte signed integer, from -32,768 to 32,767)INT/INTEGER (4-byte signed integer, from -2,147,483,648 to 2,147,483,647)BIGINT (8-byte signed integer, fr…

Hive的列除了支持基本的数据类型外,还支持使用Struct.Map和Array三种集合数据类型. 假设某表有如下一行,我们用JSON格式来表示其数据结构.在Hive下访问的格式为 { "name": "John Doe", "salary": 100000.0 , "subordinates": ["Mary Smith" , "Todd Jones"] , //列表Array, su…

一. 基本数据类型 Hive数据类型 Java数据类型 长度 例子 TINYINT byte 1byte有符号整数 20 SMALINT short 2byte有符号整数 20 INT int 4byte有符号整数 20 BIGINT long 8byte有符号整数 20 BOOLEAN boolean 布尔类型,true或者false TRUE  FALSE FLOAT float 单精度浮点数 3.14159 DOUBLE double 双精度浮点数 3.14159 STRING strin…

除了string,boolean,date等基本数据类型之外,hive还支持三种高级数据类型: 1.ARRAY ARRAY类型是由一系列相同数据类型的元素组成,这些元素可以通过下标来访问.比如有一个ARRAY类型的变量fruits,它是由['apple','orange','mango']组成,那么我们可以通过fruits[1]来访问元素orange,因为ARRAY类型的下标是从0开始的: 2.MAP MAP包含key->value键值对,可以通过key来访问元素.比如”userlist”是一个…

目录 1.简单描述 2.测试 1.简单描述 arrays: ARRAY<data_type> maps: MAP<primitive_type, data_type> structs: STRUCT<col_name : data_type [COMMENT col_comment], ...> union: UNIONTYPE<data_type, data_type, ...> Hive 中对该类型的完全支持仍然不完整.如果 JOIN.WHERE 和 G…

SQL开始 select t2.owner||'.'||t2.TABLE_NAME 源表名, 'dl_{0}_seq.'||'tt_{1}_'||lower(t2.table_name) hive表名, nvl(t3.comments,'{2}') hive表注释, lower(t2.COLUMN_NAME) 字段名, t2.DATA_TYPE 源类型, case then 'string' and t2.DATA_PRECISION is null and t2.DATA_SCALE is n…

1.基本类型 整型:tinyint / samllint / int / bigint 浮点型:float / double / Decimals 布尔型:boolean 字符串:string / varchar / char 注意: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,或者使用以下后缀进行说明.TINYINT - Y ,SMALLINT - S,BIGINT - L   Decimal用于表示任意精度的小数类型,且支持科学计数法和非科学计数法.…

一.hive Data Types https://cwiki. apache. org/confluence/display/HiveLanguageManual+Types Numeric Types · TINYINT(1-byte signed integer, from-128 to 127) · SMALLINT(2-byte signed integer, from-32,768 to 32,767) · INT(4-byte signed integer, from-2,147,…

…

1. hive的数据类型Hive的内置数据类型可以分为两大类:(1).基础数据类型:(2).复杂数据类型2. hive基本数据类型基础数据类型包括: TINYINT,SMALLINT,INT,BIGINT,BOOLEAN,FLOAT,DOUBLE,STRING,BINARY,TIMESTAMP,DECIMAL,CHAR,VARCHAR,DATE. 3. hive集合类型集合类型主要包括:array,map,struct等,hive的特性支持集合类型,这特性是关系型数据库所不支持的,利用好集合类型…

1. hive的数据类型Hive的内置数据类型可以分为两大类:(1).基础数据类型:(2).复杂数据类型2. hive基本数据类型基础数据类型包括:TINYINT,SMALLINT,INT,BIGINT,BOOLEAN,FLOAT,DOUBLE,STRING,BINARY,TIMESTAMP,DECIMAL,CHAR,VARCHAR,DATE. 3. hive集合类型集合类型主要包括:array,map,struct等,hive的特性支持集合类型,这特性是关系型数据库所不支持的,利用好集合类型可…

数据类型 Hive基本的数据类型: Hive集合数据类型: 另外还有一个复合数据类型,可以综合上面的数据类型组合到一起. ·          union: UNIONTYPE<data_type, data_type, ...> 类型说明 时间戳 支持传统的unix时间戳,可选的纳秒级精度. 支持的转换: l        整型数值类型:解读为以秒为单位的UNIX时间戳 l        浮动点数值类型:解读为以秒和小数精度为单位的UNIX时间戳. l        字符串:JDBC兼容的j…

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: <hive学习笔记>系列导航 基本数据类型 复杂数据类型 内部表和外部表 分区表 分桶 HiveQL基础 内置函数 Sqoop 基础UDF 用户自定义聚合函数(UDAF) 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…

1. 分桶表以及分桶抽样查询 1.1 分桶表 对Hive(Inceptor)表分桶可以将表中记录按分桶键(某个字段对应的的值)的哈希值分散进多个文件中,这些小文件称为桶. 如要按照name属性分为3个桶,就是对name属性值的hash值对3取摸,按照取模结果对数据分桶.如取模结果为0的数据记录存放到一个文件,取模为1的数据存放到一个文件,取模为2的数据存放到一个文件. 分区提供一个隔离数据和优化查询的便利方式.不过,并非所有的数据集都可形成合理的分区,特别是之前所提到过的要确定合适的划分大小这个…

摘要: Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架.它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),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 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 QL,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据.同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作.1. HIVE结构 Hive 是建…

建表规则如下: CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) [SORTED BY (…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .Hive介绍 1.1 Hive介绍 月开源的一个数据仓库框架,提供了类似于SQL语法的HQL语句作为数据访问接口,Hive有如下优缺点: l  优点: 1.Hive 使用类SQL 查询语法, 最大限度的实现了和SQL标准的兼容,大大降低了传统数据分析人员学习的曲线: 2.使用JDBC 接口/ODBC接口,开发人员更易开发应用: 3.以MR 作为计算引擎.HDFS 作为存储系统,为超大数据集设计的计…

初步认识Hive hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行.其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析. Hive 并不适合那些需要低延迟的应用,例如,联机事务处理(OLTP).Hive 查询操作过程严格遵守Hadoop MapReduce 的作业执行模型,Hive 将用…

CSSDesk body { background-color: #2574b0; } /*! zybuluo */ article,aside,details,figcaption,figure,footer,header,hgroup,nav,section{display:block}audio,canvas,video{display:inline-block;*display:inline;*zoom:1}audio:not([controls]){display:none}html{…

http://www.cnblogs.com/wgp13x/p/4934521.html 内容一样,样式好的版本. 使用Hive或Impala执行SQL语句,对存储在Elasticsearch中的数据操作 标签: Hive Impala Elasticsearch Hadoop SQL Elasticsearch for Apache Hadoop [TOC] 摘要: 使用Elasticsearch-SQL可以对存储在Elasticsearch中的数据执行简单的SQL查询操作,然而并不支持多表j…