Hive的String类型的datatype如下 https://cwiki.apache.org/confluence/pages/viewpage.action?pageId=82706456#LanguageManualTypes-string 创建表和插入数据的sql语句,map类型的数据插入用到了str_to_map和map, struct类型的数据插入用到了named_struct. --create table--创建表语句请在dbeaver中运行。如果在dbvisual...
collection items terminated by ‘,’ tag和数据之间使用英文逗号分隔 map keys terminated by ‘:’ 复合类型数据元素之间使用英文冒号分隔 –map中的key和value暂时没找到可以配置的代码 例如: # 创建表 create table union_testnew( foo uniontype<int, double, string, array<string>, map<string, string>> ...
Hive有4种复杂类型的数据结构:ARRAY,MAP,STRUCT,UNION。 4.1 ARRAY和MAP ARRAY和MAP类型与Java中的数据和映射表。数组的类型声明格式为ARRAY<data_type>,元素访问通过0开始的下标,例如arrays[1]访问第二个元素。 MAP通过MAP<primitive_type,data_type>来声明,key只能是基本类型,值可以是任意类型。map的元素访问则...
skin_price map<string,int> ) row format delimited fields terminated by ',' collection items terminated by '-' map keys terminated by ':' ; # 建好表后,上传文件,查询 0: jdbc:hive2://server4:10000> select * from t_hot_hero_skin_price; INFO : Compiling command(queryId=alanchan_20221017...
load data local inpath '/Users/meituan_sxw/Downloads/test1.txt' into table datatype_test1; #txt中的内容 1,0.82,83.2 2,1.06,9.22 1. 2. 3. 4. 5. 6. 接下来查看hive中的数据: select * from datatype_test1; 1. 结果如下: 2、字符串类型 ...
UNIONTYPE< data_type, data_type, …> Hive 除了支持 STRUCT、ARRAY、MAP 这些原生集合类型,还支持集合的组合,不支持集合里再组合多个集合。 举例:MAP 嵌套ARRAY,手动设置集合格式的数据非常麻烦,建议采用INSERT INTO SELECT形式构造数据再插入UNION 表 二、类型转换 1.隐式转换 Hive的类型层次中,可以根据需要进行...
Currently, Hive data sources support the following data types: BOOLEAN, TINYINT, SMALLINT, INT, BIGINT, REAL, DOUBLE, DECIMAL, NUMERIC, DEC, VARCHAR, VARCHAR (X), CHAR, CHAR (X), STRING, DATE, TIMESTAMP, TIME WITH TIMEZONE, TIMESTAMP WITH TIME ZONE, TIME, ARRAY, MAP, STRUCT, and ...
| map_type | struct_type 简单类型 |TINYINT | SMALLINT | INT | BIGINT | BOOLEAN | FLOAT | DOUBLE | STRING 1.9 Hive特点 1.在HDFS上处理数据,但是元数据通常保存在关系型数据库中 2.Hive被设计用来处理离线数据分析(OLAP) 3.Hive提供了类似sql类型的语言HiveQL(HQL)用来进行查询操作。
Hive中的数据类型指的是Hive表中的列字段类型。Hive数据类型整体分为两个类别:原生数据类型(primitive data type)和复杂数据类型(complex data type)。 原生数据类型包括:数值类型、时间类型、字符串类型、杂项数据类型; 复杂数据类型包括:array数组、map映射、struct结构、union联合体。
hive> drop database db_study cascade; 1.1.5 切换当前数据库 1)语法 USE database_name; 1.2 表(table) 1.2.1 创建表 1.2.1.1 语法 1)普通建表 (1)完整语法 CREATE[TEMPORARY] [EXTERNAL]TABLE[IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name [(col_namedata_type[COMMENTcol_comment], ...)] ...