Hive的数据类型

一、基础数据类型

1、Hive支持的基础数据类型包括：bool、tinyint、smallint、int、bigint、float、double、string、timestamp、date、binary、array、map、struct、union。
示例代码：

CREATE TABLE persons (
    id INT,
    name STRING,
    age INT,
    gender BOOLEAN,
    salary FLOAT
);

2、Hive中的整型分为tinyint、smallint、int、bigint，分别对应8位、16位、32位、64位整数类型；
示例代码：

CREATE TABLE users (
    id TINYINT,
    name STRING,
    age SMALLINT,
    gender BOOLEAN,
    salary BIGINT
);

3、Hive中的浮点数类型分为float和double，分别对应单精度浮点数和双精度浮点数；
示例代码：

CREATE TABLE records (
    id INT,
    name STRING,
    score FLOAT
);

4、Hive中的字符串类型为string，可以存储任意长度的字符串；
示例代码：

CREATE TABLE students (
    id INT,
    name STRING,
    grade STRING
);

5、Hive中的布尔类型为boolean，取值为true或false；
示例代码：

CREATE TABLE customers (
    id INT,
    name STRING,
    married BOOLEAN
);

二、时间类型

1、Hive中的时间类型包括timestamp和date，分别对应时间戳和日期类型；
示例代码：

CREATE TABLE logs (
    id INT,
    request_time TIMESTAMP,
    request_date DATE
);

2、使用时间类型时，可以通过Unix时间戳将时间类型转换为整数类型，也可以通过from_unixtime函数将整数类型转换为时间类型；
示例代码：

SELECT from_unixtime(1580196047);
SELECT unix_timestamp('2020-01-28 10:30:47');

3、Hive中还提供了一些函数用于处理时间类型，包括year、quarter、month、day、hour、minute、second等；
示例代码：

SELECT year(request_time), month(request_time), day(request_time) FROM logs;

三、复杂数据类型

1、Hive中的数组类型为array，可以包含任意数量的元素，元素类型必须相同；
示例代码：

CREATE TABLE products (
    id INT,
    name STRING,
    tags ARRAY
);

2、Hive中的映射类型为map，可以将一组key-value对存储在一个字段中；
示例代码：

CREATE TABLE books (
    id INT,
    title STRING,
    author MAP
);

3、Hive中的结构体类型为struct，可以将多个字段打包为一个字段；
示例代码：

CREATE TABLE employees (
    id INT,
    name STRING,
    contact STRUCT,
    address STRUCT
);

4、Hive中的联合类型为union，可以将多个字段根据不同的数据类型组合在一起；
示例代码：

CREATE TABLE items (
    id INT,
    name STRING,
    price UNIONTYPE
);

四、类型转换

1、Hive中的数据类型可以通过cast函数进行类型转换；
示例代码：

SELECT cast('100' AS INT), cast('3.14' AS FLOAT), cast('true' AS BOOLEAN);

2、Hive中的数据类型也可以根据需要自动进行类型转换，但尽量避免这种情况，因为会影响查询性能；
3、在Join和Union操作中，如果需要将数据类型相同的表合并，需要对数据类型进行调整；
示例代码：

SELECT id, cast(price AS FLOAT) AS price FROM table1
UNION ALL
SELECT id, cast(price AS FLOAT) AS price FROM table2;

五、总结

1、Hive支持多种数据类型，包括基础数据类型、时间类型、复杂数据类型；
2、在使用数据类型时，需要注意类型的选择和转换，以保证查询性能；
3、在Join和Union操作中，需要特别注意数据类型匹配的问题，以避免错误和性能问题。