Hive的内置数据类型分为两大类：1、基础数据类型；2、复杂数据类型。
一、基础数据类型包括：
注：
binary：二进制类型。
timestamp：带可选的纳秒级精度UNIX timestamp。timestamp与时区无关，存储为UNIX纪元的偏移量。Hive提供了用于 timestamp和时区相互转换的便利UDF：to_utc_timestamp和 from_utc_timestamp。 Timestamp类型可以使用所有的日期时间UDF，如month、day、year等。文本文件中的Timestamp必须使用yyyy-mm-dd hh:mm:ss[.f...]的格式，如果使用其它格式，将它们声明为合适的类型（INT、FLOAT、STRING等）并使用UDF将它们转换为 Timestamp。其支持的类型为：
整数类型：转换为秒级的UNIX时间戳。
浮点数类型：转换为带小数精度的UNIX时间戳。
字符串类型：适合java.sql.Timestamp格式"YYYY-MM-DD HH:MM:SS.fffffffff"（9位小数精度）。
Date：描述了特定的年月日，以YYYY-MM-DD格式表示，例如2014-05-29。仅可与Date、timestamp和String相互转化。
二、复杂数据类型包括：ARRAY、Map、struct、union，这些复杂类型是由基础类型构成的。
ARRAY：ARRAY类型是由一系列相同数据类型的元素组成，这些元素可以通过下标来访问。比如有一个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；
MAP：MAP包含key->value键值对，可以通过key来访问元素。比如”userlist”是一个map类型，其中username是 key，password是value；那么我们可以通过userlist['username']来得到这个用户对应的password；
STRUCT：STRUCT可以包含不同数据类型的元素。这些元素可以通过”点语法”的方式来得到所需要的元素，比如user是一个STRUCT类型，那么可以通过user.address得到这个用户的地址。
UNION：UNIONTYPE，他是从Hive 0.7.0开始支持的。
复杂数据类型的使用：
1. Array的使用
创建数据库表，以array作为数据类型
create table person(name string,work_locations array)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '\t'
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY ',';
数据
biansutao beijing,shanghai,tianjin,hangzhou
linan changchu,chengdu,wuhan
入库数据
LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/person.txt' OVERWRITE INTO TABLE person;
查询
hive> select * from person;
biansutao ["beijing","shanghai","tianjin","hangzhou"]
linan ["changchu","chengdu","wuhan"]
Time taken: 0.355 seconds
hive> select name from person;
linan
biansutao
Time taken: 12.397 seconds
hive> select work_locations[0] from person;
changchu
beijing
Time taken: 13.214 seconds
hive> select work_locations from person;
["changchu","chengdu","wuhan"]
["beijing","shanghai","tianjin","hangzhou"]
Time taken: 13.755 seconds
hive> select work_locations[3] from person;
NULL
hangzhou
Time taken: 12.722 seconds
hive> select work_locations[4] from person;
NULL
NULL
Time taken: 15.958 seconds
2. Map 的使用
创建数据库表
create table score(name string, score map)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '\t'
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY ','
MAP KEYS TERMINATED BY ':';
要入库的数据
biansutao '数学':80,'语文':89,'英语':95
jobs '语文':60,'数学':80,'英语':99
入库数据
LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/score.txt' OVERWRITE INTO TABLE score;
查询
hive> select * from score;
biansutao {"数学":80,"语文":89,"英语":95}
jobs {"语文":60,"数学":80,"英语":99}
Time taken: 0.665 seconds
hive> select name from score;
jobs
biansutao
Time taken: 19.778 seconds
hive> select t.score from score t;
{"语文":60,"数学":80,"英语":99}
{"数学":80,"语文":89,"英语":95}
Time taken: 19.353 seconds
hive> select t.score['语文'] from score t;
60
89
Time taken: 13.054 seconds
hive> select t.score['英语'] from score t;
99
95
Time taken: 13.769 seconds
3 Struct 的使用
创建数据表
CREATE TABLE test(id int,course struct)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '\t'
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY ',';
数据
1 english,80
2 math,89
3 chinese,95
入库
LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/test.txt' OVERWRITE INTO TABLE test;
查询
hive> select * from test;
OK
1 {"course":"english","score":80}
2 {"course":"math","score":89}
3 {"course":"chinese","score":95}
Time taken: 0.275 seconds
hive> select course from test;
{"course":"english","score":80}
{"course":"math","score":89}
{"course":"chinese","score":95}
Time taken: 44.968 seconds
select t.course.course from test t;
english
math
chinese
Time taken: 15.827 seconds
hive> select t.course.score from test t;
80
89
95
Time taken: 13.235 seconds
4. 数据组合 （不支持组合的复杂数据类型）
LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/test.txt' OVERWRITE INTO TABLE test;
create table test1(id int,a MAP>)
row format delimited fields terminated by '\t'
collection items terminated by ','
MAP KEYS TERMINATED BY ':';
1 english:80,90,70
2 math:89,78,86
3 chinese:99,100,82
LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/test1.txt' OVERWRITE INTO TABLE test1;
