除了使用础的数据类型string等,Hive中的列支持使用struct, map, array集合数据类型. 数据类型 描述 语法示例 STRUCT 和C语言中的struct或者"对象"类似,都可以通过"点"符号访问元素内容. struct{'John', 'Doe'} MAP MAP是一组键-值对元素集合,使用key可以访问元素. map('fisrt', 'John', 'last', 'Doe') ARRAY 数组是一组具有相同数据类型和名称的变量的集合. A

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

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

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    

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

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

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

[泛型可迭代的基础集合数据类型的API] 背包:就是一种不支持从中删除元素的集合数据类型——它的目的就是帮助用例收集元素并迭代遍历所有收集到的元素.(用例也可以检查背包是否为空, 或者获取背包中元素的数量) public class Bag<Item> implements Iterable<Item> Bag() 创建一个空背包 void add(Item item) 添加一个元素 boolean isEmpty() 背包是否为空 int size() 背包中的元素数量 使用Ba

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 >

集合数据类型(set):集合是不重复的无需序列 1.集合数据类型的创建 a = {11,22,33} #或 a = set() #创建空集合,不能用a={},这样创建的是字典类型 2.集合转换(将可迭代的转换为集合) li = [11,22,33,11] se = set(li) print(se) #返回{33, 11, 22} 3.set方法总结 se1 = {11,22} se2 = {22,33,44} se3 = {22,33} se1.add(33) #se1返回{33, 11, 2

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

虽然已经是阳春三月,但骑着共享单车骑了这么远,还有有点冷的.我搓了搓的被冻的麻木的手,对着前台的小姐姐说:"您好,我是来面试的."小姐姐问:"您好,您叫什么名字?"我回答:"我叫万猫学社."小姐姐笑出了声,说到:"这名字好怪,谁给你起的啊."我面无表情地回答:"俺爹."小姐姐收起了笑容,说到:"跟我来吧."我被带到了面试间等候,片刻后一个着干净满脸清秀的青年走了进来,一股男士香水的淡香扑

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

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

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

set 数据类型 set 与列表类似,区别在于 set 不能包含重复的值. In [1]: a_list = ['a', 'b', 'c', 'b', 'd', 'm', 'n', 'n'] In [2]: b = set(a_list) In [3]: b Out[3]: {'a', 'b', 'c', 'd', 'm', 'n'} In [4]: type(b) Out[4]: set set 获取重复的元素 In [7]: a_list = ['a', 'b', 'c', 'b', 'd'

Java集合如Map.Set.List等所有集合只能存放引用类型数据,它们都是存放引用类型数据的容器,不能存放如int.long.float.double等基础类型的数据. 1. 集合存储对象 Java集合中实际存放的只是对象的引用,每个集合元素都是一个引用变量,实际内容都放在堆内存或者方法区里面,但是基本数据类型是在栈内存上分配空间的,栈上的数据随时就会被收回的. 2. 基本类型数据如何解决呢? 可以通过包装类把基本类型转为对象类型,存放引用就可以解决这个问题.更方便的,由于有了自动拆箱和装箱