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内容：所有原创文章分类汇总及配套源码，涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等；
关于hive学习笔记系列
- 《hive学习笔记》系列保持了作者一贯的风格，即通过实战学习和了解；
- 作为一个构建在Hadoop上的数据仓库框架，hive被用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制，hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。(来自：《Hadoop应用开发实战详解（修订版）》)
- 架构如下，可见最终还是在执行MapReduce：
环境信息
本文对应的环境信息如下：
- CentOS Linux release 7.5.1804
- JDK：1.8.0_191
- hadoop：2.7.7
- hive：1.2.2
关于hive的部署
- 需要先部署hadoop环境，请参考[《Linux部署hadoop2.7.7集群》]
- hadoop部署成功后，安装和体验hive其参考[《安装和体验hive》]
数据类型简介
Hive支持基本和复杂数据类型：
- 基本数据类型：包括数值型、布尔型、字符串类型和时间戳类型；
- 复杂数据类型：数组、映射、结构；
基本数据类型
- 通过思维导图来分类和理解：
- 下面通过列表说明所有的基本数据类型：
| 类型 | 描述 | 示例 |
|---|---|---|
| BOOLEAN | true/false | TRUE |
| TINYINT | 1字节有符号整数，从-128到127 | 1Y |
| SMALLINT | 2字节有符号整数,从-32768到32767 | 1S |
| INT | 4字节有符号整数,从-2147483648到2147483647 | 1 |
| BIGINT | 8字节有符号整数, 从-9223372036854775808到9223372036854775807 |
1L |
| FLOAT | 4字节单精度浮点数 | 1.0 |
| DOUBLE | 8字节(64位)双精度浮点数 | 1.0 |
| DECIMAL | 任意精度有符号小数 | 1.0 |
| STRING | 无上限可变长度字符串 | ‘a’, “a” |
| VARCHAR | 可变长度字符串 | ‘a’, “a” |
| CHAR | 固定长度字符串 | ‘a’, “a” |
| BINARY | 字节数组 | - |
| TIMESTAMP | 精度到纳秒的时间戳 | ‘2020-03-01 00:00:00’ |
| DATE | 日期 | ‘2020-01-01’ |
关于三种字符串类型
- STRING，变长，无需最大长度声明，理论上能存储2GB字符；
- VARCHAR，变长，需要声明最大长度（1到65535之间），例如VARCHAR(100)；
- CHAR，定长，如CHAR(100)；
常用类型综合实战
- 启动hive，进入交互模式，执行以下语句建表，字段类型是常用的几种：
create table t1(
int_field INT,
string_field STRING,
boolean_field BOOLEAN,
date_field DATE,
timestamp_field TIMESTAMP
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
STORED AS TEXTFILE;
- 用insert语句新增一条记录：
insert into t1
values
(101, 'a101', true, '2020-01-01', '2020-03-01 00:00:00');
- 使用函数，在新增的记录的时候，将timestamp_field字段设置为当前时间，注意和前面的insert语句比较一下，使用函数时必须用到select XXX from XXX limit 1这样的语法：
insert into t1
select
103, 'a103', true, '2020-01-01', current_timestamp()
from t1 limit 1;
- 看一下新增的两条记录：
hive> select * from t1;
OK
101 a101 true 2020-01-01 2020-03-01 00:00:00
103 a103 true 2020-01-01 2020-10-27 20:42:35.729
Time taken: 0.062 seconds, Fetched: 2 row(s)
- 查看当前时间：
select unix_timestamp();
响应：
hive> select unix_timestamp();
OK
1603802631
Time taken: 0.028 seconds, Fetched: 1 row(s)
- 将DATE字段转为TIMESTAMP：
select cast(date_field as timestamp) from t1;
响应：
hive> select cast(date_field as timestamp) from t1;
OK
2020-01-01 00:00:00
2020-01-01 00:00:00
Time taken: 0.051 seconds, Fetched: 2 row(s)
- 将TIMESTAMP字段转为DATE：
select to_date(timestamp_field) from t1;
响应：
hive> select to_date(timestamp_field) from t1;
OK
2020-03-01
2020-10-27
Time taken: 0.063 seconds, Fetched: 2 row(s)
- 将TIMESTAMP字段转为BIGINT：
select to_date(timestamp_field) from t1;
响应：
hive> select to_date(timestamp_field) from t1;
OK
2020-03-01
2020-10-27
Time taken: 0.063 seconds, Fetched: 2 row(s)
至此，hive的基本数据类型已经了解，接下来的章节咱们一起学习了解复杂数据类型；
我是欣宸，期待与您一同畅游Java世界…
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