array 结构 (1)语法:array(val1,val2,val3,…)  操作类型:array array类型的数据可以通过'数组名[index]'的方式访问,index从0开始: (2)建表: create external table  temp.array_20181101_v2  ( did string,  meiti array<string> ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' COLLECTION ITEMS 

目录 一.基本数据类型 案例实操 二.集合数据类型 案例实操 Map类型 三.类型转换 1.隐式类型转换 2.显示(强制)类型转换 一.基本数据类型 HIVE MySQL JAVA 长度 例子 TINYINT TINYINT byte 1byte有符号整数 2 SMALINT SMALINT short 2byte有符号整数 20 INT INT int 4byte有符号整数 20 BIGINT BIGINT long 8byte有符号整数 20 BOOLEAN 无 boolean 布尔类型,t

0. 说明 Hive 插入数据的方法 && Hive 插入数据的顺序 && 插入复杂数据的方法 && load 命令详解 1. Hive 插入数据的方法 Hive 插入数据不是使用 insert,而是 load 2. Hive 插入数据的顺序 2.1 先定义好表结构 create table employee(name string, work_place array<string>, sex_age struct<sex:string,

hive与hbase数据类型对应关系 当hbase中double,int 类型以byte方式存储时,用字符串取出来必然是乱码. 在hivd与hbase整合时也遇到这个问题:做法是:#b 1.加#b CREATE EXTERNAL TABLE hivebig (key string,CUST_NAME string,PHONE_NUM int,BRD_WORK_FLUX double) STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHand

@ 目录 基本数据类型 集合数据类型 案例实操 基本数据类型 对于Hive的String类型相当于数据库的varchar类型,该类型是一个可变的字符串,不过它不能声明其中最多能存储多少个字符,理论上它可以存储2GB的字符数. 集合数据类型 Hive有三种复杂数据类型ARRAY.MAP 和 STRUCT.ARRAY和MAP与Java中的Array和Map类似,而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. Map和Struct的区别:Stru

一.数据类型 1.基本数据类型 Hive 支持关系型数据中大多数基本数据类型 类型 描述 示例 boolean true/false TRUE tinyint 1字节的有符号整数 -128~127 1Y smallint 2个字节的有符号整数,-32768~32767 1S int 4个字节的带符号整数 1 bigint 8字节带符号整数 1L float 4字节单精度浮点数 1.0 double 8字节双精度浮点数 1.0 deicimal 任意精度的带符号小数 1.0 String 字符串,

Hive的几种常见的数据导入方式这里介绍四种:(1).从本地文件系统中导入数据到Hive表:(2).从HDFS上导入数据到Hive表:(3).从别的表中查询出相应的数据并导入到Hive表中:(4).在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中. 一.从本地文件系统中导入数据到Hive表 先在Hive里面创建好表,如下: hive> create table wyp > (id int, name string, > age int, tel string) >

转自:https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8733924.html 一.数据类型 1.基本数据类型 Hive 支持关系型数据中大多数基本数据类型 类型 描述 示例 boolean true/false TRUE tinyint 1字节的有符号整数 -128~127 1Y smallint 2个字节的有符号整数,-32768~32767 1S int 4个字节的带符号整数 1 bigint 8字节带符号整数 1L float 4字节单精度浮点数 1.0 do

hive中的复合数据类型 Array array中的数据为相同类型,例如,假如array A中元素['a','b','c'],则A[1]的值为'b' 数据结构如下: zhangsan beijing,shanghai,tianjin,hangzhou wangwu shanghai,chengdu,wuhan,haerbin create table complex_array(name string,work_locations array<string>) row format delim

写入数据到hive的hdfs文件中即可,hive创建表的时候用小写做表名,不然查不到 相关操作如下: 查看目录与表 hive> dfs -ls /user/hive/warehouse/ 准备hive脚本文件与测试数据文件 [root@master hive]# cat /opt/flight.hive create table flight ( last_name string, first_name string, arrival_time string, meeting_location

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

一.数据类型 1.基本数据类型 Hive 支持关系型数据中大多数基本数据类型 类型 描述 示例 boolean true/false TRUE tinyint 1字节的有符号整数 -128~127 1Y smallint 2个字节的有符号整数,-32768~32767 1S int 4个字节的带符号整数 1 bigint 8字节带符号整数 1L float 4字节单精度浮点数 1.0 double 8字节双精度浮点数 1.0 deicimal 任意精度的带符号小数 1.0 String 字符串,

软件环境: linux系统: CentOS6.7 Hadoop版本: 2.6.5 zookeeper版本: 3.4.8 主机配置: 一共m1, m2, m3这五部机, 每部主机的用户名都为centos 192.168.179.201: m1 192.168.179.202: m2 192.168.179.203: m3 m1: Zookeeper, Namenode, DataNode, ResourceManager, NodeManager, Master, Worker m2: Zooke

Hive的基本操作 1.启动Hive bin/hive 2.查看数据库 hive>show databases; 3. 打开默认数据库 hive>use default; 4.显示default数据库中的所有表 hive>show tables; 5.创建一张表 hive> create table student(id int, name string) ; 6.显示数据库中的所有表 hive>show tables; 7.查看表结构 hive>desc studen

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    

由于需要使用hive sql进行数据查询,同时涉及多个不同类型的字段的组合,看Hive sql的文档相关和资料才知道,hive是支持大部分基础数据类型之间的相互转换的. 那么,hive本身支持哪些数据类型呢? 从hive内置数据类型中,Hive支持的数据类型包括以下这些: 数据类型 所占字节 开始支持版本 TINYINT 1byte,-128 ~ 127 SMALLINT 2byte,-32,768 ~ 32,767 INT 4byte,-2,147,483,648 ~ 2,147,483,64

一.Hive概述 1.Hive简介 Hive数据仓库软件有助于使用SQL读取.编写和管理驻留在分布式存储中的大型数据集.提供了命令行工具和JDBC驱动程序以将用户连接到Hive. Hive可以将SQL语句自动转化为Mapreduce程序,节省了手写框架的困难. 2.Hive优缺点 优点:1)操作接口采用了SQL,避免了首先MR程序,简化开发,降低学习成本: 2)Hive依赖于HDFS做存储,是HDFS上的工具: 3)Hive虽然使用SQL,但是他能处理大规模的数据: 4)Hive支持自定义函数.

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

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