本文翻译自官网:Reading & Writing Hive Tables  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/hive/read_write_hive.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 使用HiveCatalog和Flink的Hive连接器,Flink可以读取和写入Hive数据,以替代Hive的批处理引擎.确保遵循说明在您的应用程序中包括正确的依赖项.

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

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

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

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

错误一: Hive的where后不能用字段的别名, 错误二: hive的groupby中不能用自己定义函数,否则报错(用嵌套select取代) 错误三: 运行:$ ./hive_game_operationstatis5.sh时,报错信息例如以下: ./hive_game_operationstatis5.sh:line 11: [: missing `]' ./hive_game_operationstatis5.sh:line 17: /tmp/statis_activitysourcest

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

本文翻译自官网:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/types.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 由于历史原因,在 Flink 1.9之前,Flink 的  Table和SQL API 数据类型与 Flink TypeInformation 紧密相关.TypeInformation 在 DataStream 和 DataSet API 中使用,并且足以描述在分布式

使用的flink版本:1.9.1 异常描述 需求: 从kafka读取一条数据流 经过filter初次筛选符合要求的数据 然后通过map进行一次条件判断再解析.这个这个过程中可能返回null或目标输出outData. 最后将outData通过自定义sink写入hbase. 转换核心代码: val stream: DataStream[Input] = source.filter(s => (!s.equals(null)) && (s.contains("\"typ

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

方法1tmp_channel_hive_file="/tmp/tmp_channel_hive_file"tmp_channel_hive_file_new="/tmp/tmp_channel_hive_file_new"db="t_merchant_shop_channel_top_daily_new"hive_db="tmp.tmp_test_table"mysqlhelper -s dbname -e "sel

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