Hive的數據類型

一、基礎數據類型

1、Hive支持的基礎數據類型包括：bool、tinyint、smallint、int、bigint、float、double、string、timestamp、date、binary、array、map、struct、union。
示例代碼：

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

2、Hive中的整型分為tinyint、smallint、int、bigint，分別對應8位、16位、32位、64位整數類型；
示例代碼：

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

3、Hive中的浮點數類型分為float和double，分別對應單精度浮點數和雙精度浮點數；
示例代碼：

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

4、Hive中的字符串類型為string，可以存儲任意長度的字符串；
示例代碼：

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

5、Hive中的布爾類型為boolean，取值為true或false；
示例代碼：

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

二、時間類型

1、Hive中的時間類型包括timestamp和date，分別對應時間戳和日期類型；
示例代碼：

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

2、使用時間類型時，可以通過Unix時間戳將時間類型轉換為整數類型，也可以通過from_unixtime函數將整數類型轉換為時間類型；
示例代碼：

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

3、Hive中還提供了一些函數用於處理時間類型，包括year、quarter、month、day、hour、minute、second等；
示例代碼：

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

三、複雜數據類型

1、Hive中的數組類型為array，可以包含任意數量的元素，元素類型必須相同；
示例代碼：

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

2、Hive中的映射類型為map，可以將一組key-value對存儲在一個字段中；
示例代碼：

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

3、Hive中的結構體類型為struct，可以將多個字段打包為一個字段；
示例代碼：

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

4、Hive中的聯合類型為union，可以將多個字段根據不同的數據類型組合在一起；
示例代碼：

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

四、類型轉換

1、Hive中的數據類型可以通過cast函數進行類型轉換；
示例代碼：

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

2、Hive中的數據類型也可以根據需要自動進行類型轉換，但盡量避免這種情況，因為會影響查詢性能；
3、在Join和Union操作中，如果需要將數據類型相同的表合併，需要對數據類型進行調整；
示例代碼：

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

五、總結

1、Hive支持多種數據類型，包括基礎數據類型、時間類型、複雜數據類型；
2、在使用數據類型時，需要注意類型的選擇和轉換，以保證查詢性能；
3、在Join和Union操作中，需要特別注意數據類型匹配的問題，以避免錯誤和性能問題。