本章主要讲解hive的数据类、字段类型。官网文档地址见https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Types

一、Hive数据类型

数据类型主要是指create table的时候表中字段的类型，如int、string、decimal等等。

create table test_user
(id   int  comment '主键',name string comment '姓名',score   struct<math:int,computer:int>
)
comment '测试用户表'
row format delimited fields terminated by ','
collection items terminated by '_'
lines terminated by '\n';

1.1、数值类型

Hive 数据类型	Java 数据类型	长度	范围	例子
TINYINT	byte	1byte 有符号整数	-128 to 127	10
SMALINT	short	2byte 有符号整数	-32,768 to 32,767	10
INT	int	4byte 有符号整数	-2,147,483,648 to 2,147,483,647	10
BIGINT	long	8byte 有符号整数	-9,223,372,036,854,775,808 to 9,223,372,036,854,775,807	20
FLOAT	float	单精度浮点数		3.1415
DOUBLE	double	双精度浮点数		3.1419
DECIMAL	BigDecimal	17字节	38位，存储小数	10.20

1.2、字符类型

Hive的支付类型也与关系型数据库的MySQL类似。 实际使用中，String使用得最多。

数据类型	描述
String	使用时通常用单引号(‘’)或者双引号（””）引用，Hive在String中使用c样式的转义
varchar	变长字符串，最大长度为65535
char	定长字符串， 最大长度255

Hive 的 STRING 类型相当于mysql数据库的 varchar 类型，该类型是一个可变的字符串，不过它不限定最多能存储多少个字符，理论上它可以存储 2GB 的字符数。

1.3、日期时间类型

Timestamp精度高，Timestamp精度为9，可以满足对时间字段的要求。 如要使用日期时间计算，可以使用interval。

Hive 数据类型	Java 数据类型	描述
TIMESTAMP		持传统的UNIX时间戳，可选纳秒精度，精度为9
Date		以YYYY-­MM-­DD格式存储年月日
interval		INTERVAL ‘1’ DAY 增加1天 INTERVAL ‘1-2’ YEAR TO MONTH 增加1年2个月

1.4、其他类型

布尔类型表示true或false。

数据类型	描述
Boolean	true/false
BINARY	字节数组

1.5、集合数据类型

Hive中的列支持struct、map和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 类 似 ， 都 可 以 通过“点”符号访问元素内容。例如，如果某个列的 数 据 类 型 是 STRUCT{first STRING, lastSTRING},那么第1个元素可以通过字段.first来引用。	struct(‘tom’,15) struct<name:string,age:int>
MAP	MAP是一组键-值对元组集合，可以通过key来访问元素。例如，如果某个列的数据类型是MAP，其中键->值对是’first’->‘John’和’last’->‘Doe’，那么可以通过字段名[‘last’]获取最后一个元素	map<string, int>
ARRAY	ARRAY是由一系列具有相同数据类型的元素组成的集合，这些些素可以通过下标来访问。例如有一个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。	Array(‘John’, ‘Doe’)

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。

1.5.1、Struct举例

（1）假设有如下两条数据，为了便于理解，以JSON格式来表示它的数据结构：

[
{"stuid": 1,"stuname":'alan',"score":{"math":98,"computer":89}
},
{"stuid": 2,"stuname":'john',"score":{"math":95,"computer":97}
}
]

（2）在目录/root/data中创建本地测试文件struct.txt，保存下面的数据。

1,alan,98_89
2,john,95_97

（3）在Hive上创建测试表test_struct

create table test_struct
(stuid   int,stuname string,score   struct<math:int,computer:int>
)row format delimited fields terminated by ','collection items terminated by '_'lines terminated by '\n';

字段解释：

row format delimited fields terminated by ',' -- 列分隔符
collection items terminated by '_' -- MAP STRUCT和ARRAY的分隔符(数据分割符号)
lines terminated by '\n'; -- 行分隔符

（4）接下来，导入struct.txt中的文本数据到测试表test_struct

load data local inpath '/root/data/struct.txt' into table test_struct;

（5）访问表test_struct中的数据

select * from test_struct;

（6）访问结构中的数据

select stuname,score.math,score.computer from test_struct;

1.5.2、Array举例

（1）假设有如下两条数据，为了便于理解，以JSON格式来表示它的数据结构：

[
{"stuid": 1,"stuname":'alan',"hobbys":["music","sports"]
},
{"stuid": 2,"stuname":'john',"hobbys":["music","travel"]
}
]

（2）在目录/root/data中创建本地测试文件array.txt，保存下面的数据。

1,alan,music_sports
2,john,music_travel

（3）在Hive上创建测试表test_array

create table test_array
(stuid   int,stuname string,hobbys  array<string>
)row format delimited fields terminated by ','collection items terminated by '_'lines terminated by '\n';

（4）接下来，导入array.txt中的文本数据到测试表test_array

load data local inpath '/root/data/array.txt' into table test_array;

（5）访问表test_array中的数据

select * from test_array;

（6）访问数组中的数据

set hive.cli.print.header=true;
select stuname,hobbys[0] from test_array;

1.5.3、Map举例

（1）假设有如下两条数据，为了便于理解，以JSON格式来表示它的数据结构：

[
{"stuid": 1,"stuname":'alan',"score":{"math":98,"computer":89}
},
{"stuid": 2,"stuname":'john',"score":{"math":95,"computer":97}
}
]

（2）在目录/root/data中创建本地测试文件 map.txt，保存下面的数据。

1,alan,math:98_computer:89
2,john,math:95_computer:97

3）在Hive上创建测试表test_map

create table test_map
(stuid   int,stuname string,score   map<string,int>
)row format delimited fields terminated by ','collection items terminated by '_'map keys terminated by ':'lines terminated by '\n';

字段解释：

row format delimited fields terminated by ',' -- 列分隔符
collection items terminated by '_' --MAP STRUCT 和 ARRAY 的分隔符(数据分割符号)
map keys terminated by ':' -- MAP 中的 key 与 value 的分隔符
lines terminated by '\n'; -- 行分隔符

（4）接下来，导入map.txt中的文本数据到测试表test_map

load data local inpath '/root/data/map.txt' into table test_map;

（5）访问表test_map中的数据

set hive.cli.print.header=true;
select * from test_map;

（6）访问map中的数据

select stuname,score['math'] as math,score['computer'] as computer from test_map;

二、数据类型转换

Hive 的原子数据类型是可以进行隐式转换的，类似于 Java 的类型转换。转换的原则是从数据范围小的类型向数据范围大的类型转换，或从数据精度低的类型向数据精度高的类型转换，以保证数据和精度不丢失。例如某表达式使用 BIGINT类型，INT 会自动转换为BIGINT 类型，但是 Hive 不会进行反向转换。例如，某表达式使用 INT 类型，BIGINT 不会自动转换为 INT 类型，它会返回错误，除非使用 CAST 操作。

2.1、隐式转换

（1）任何整数类型都可以隐式地转换为一个范围更广的类型，如 TINYINT 可以转换成 INT，INT 可以转换成 BIGINT。

（2）所有整数类型、FLOAT 和 STRING 类型都可以隐式地转换成 DOUBLE。

（3）TINYINT、SMALLINT、INT 都可以转换为 FLOAT。

（4）BOOLEAN 类型不可以转换为任何其它的类型。

2.2、显示转换

可以使用 CAST 操作进行显示数据类型转换，例如 CAST(‘1’ AS INT)将把字符串’1’ 转换成整数 1；如果强制类型转换失败，如执行 CAST(‘X’ AS INT)，表达式返回空值NULL。

select '2'+3,cast('2' as int)+1;

参考文章：https://blog.csdn.net/W_chuanqi/article/details/131101265