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聊聊Hive中的集合數(shù)據(jù)類型

大數(shù)據(jù)
除了使用礎(chǔ)的數(shù)據(jù)類型string等,Hive中的列支持使用struct, map, array集合數(shù)據(jù)類型。

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除了使用礎(chǔ)的數(shù)據(jù)類型string等,Hive中的列支持使用struct, map, array集合數(shù)據(jù)類型。

數(shù)據(jù)類型 描述 語(yǔ)法示例
STRUCT 和C語(yǔ)言中的struct或者"對(duì)象"類似,都可以通過(guò)"點(diǎn)"符號(hào)訪問(wèn)元素內(nèi)容。 struct{'John', 'Doe'}
MAP MAP是一組鍵-值對(duì)元素集合,使用key可以訪問(wèn)元素。 map('fisrt', 'John', 'last', 'Doe')
ARRAY 數(shù)組是一組具有相同數(shù)據(jù)類型和名稱的變量的集合。 Array('John', 'Doe')

1. Array的使用

創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)表,以array作為數(shù)據(jù)類型

  1. create table  person(name string,work_locations array<string>) 
  2. ROW FORMAT DELIMITED 
  3. FIELDS TERMINATED BY '\t' 
  4. COLLECTION ITEMS TERMINATED BY ','

數(shù)據(jù)

  1. biansutao beijing,shanghai,tianjin,hangzhou 
  2. linan changchu,chengdu,wuhan 

入庫(kù)數(shù)據(jù)

  1. LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/person.txt' OVERWRITE INTO TABLE person; 

查詢

  1. hive> select * from person; 
  2. biansutao       ["beijing","shanghai","tianjin","hangzhou"
  3. linan   ["changchu","chengdu","wuhan"
  4. Time taken: 0.355 seconds 
  5. hive> select name from person; 
  6. linan 
  7. biansutao 
  8. Time taken: 12.397 seconds 
  9. hive> select work_locations[0] from person; 
  10. changchu 
  11. beijing 
  12. Time taken: 13.214 seconds 
  13. hive> select work_locations from person;    
  14. ["changchu","chengdu","wuhan"
  15. ["beijing","shanghai","tianjin","hangzhou"
  16. Time taken: 13.755 seconds 
  17. hive> select work_locations[3] from person; 
  18. NULL 
  19. hangzhou 
  20. Time taken: 12.722 seconds 
  21. hive> select work_locations[4] from person; 
  22. NULL 
  23. NULL 
  24. Time taken: 15.958 seconds 

2. Map 的使用

創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)表

  1. create table score(name string, score map<string,int>) 
  2. ROW FORMAT DELIMITED 
  3. FIELDS TERMINATED BY '\t' 
  4. COLLECTION ITEMS TERMINATED BY ',' 
  5. MAP KEYS TERMINATED BY ':'

要入庫(kù)的數(shù)據(jù)

  1. biansutao '數(shù)學(xué)':80,'語(yǔ)文':89,'英語(yǔ)':95 
  2. jobs '語(yǔ)文':60,'數(shù)學(xué)':80,'英語(yǔ)':99 

入庫(kù)數(shù)據(jù)

  1. LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/score.txt' OVERWRITE INTO TABLE score; 

查詢

  1. hive> select * from score; 
  2. biansutao       {"數(shù)學(xué)":80,"語(yǔ)文":89,"英語(yǔ)":95} 
  3. jobs    {"語(yǔ)文":60,"數(shù)學(xué)":80,"英語(yǔ)":99} 
  4. Time taken: 0.665 seconds 
  5. hive> select name from score; 
  6. jobs 
  7. biansutao 
  8. Time taken: 19.778 seconds 
  9. hive> select t.score from score t; 
  10. {"語(yǔ)文":60,"數(shù)學(xué)":80,"英語(yǔ)":99} 
  11. {"數(shù)學(xué)":80,"語(yǔ)文":89,"英語(yǔ)":95} 
  12. Time taken: 19.353 seconds 
  13. hive> select t.score['語(yǔ)文'from score t; 
  14. 60 
  15. 89 
  16. Time taken: 13.054 seconds 
  17. hive> select t.score['英語(yǔ)'from score t; 
  18. 99 
  19. 95 
  20. Time taken: 13.769 seconds 

修改map字段的分隔符

  1. Storage Desc Params:          
  2.     colelction.delim        ##                   
  3.     field.delim             \t                   
  4.     mapkey.delim            =                    
  5.     serialization.format    \t             

可以通過(guò)desc formatted tableName查看表的屬性。

hive-2.1.1中,可以看出colelction.delim,這里是colelction而不是collection,hive里面這個(gè)單詞寫錯(cuò)了,所以還是要按照錯(cuò)誤的來(lái)。

  1. alter table t8 set serdepropertyes('colelction.delim'=','); 

3. Struct 的使用

創(chuàng)建數(shù)據(jù)表

  1. CREATE TABLE test(id int,course struct<course:string,score:int>) 
  2. ROW FORMAT DELIMITED 
  3. FIELDS TERMINATED BY '\t' 
  4. COLLECTION ITEMS TERMINATED BY ','

數(shù)據(jù)

  1. 1 english,80 
  2. 2 math,89 
  3. 3 chinese,95 

入庫(kù)

  1. LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/test.txt' OVERWRITE INTO TABLE test; 

查詢

  1. hive> select * from test; 
  2. OK 
  3. 1       {"course":"english","score":80} 
  4. 2       {"course":"math","score":89} 
  5. 3       {"course":"chinese","score":95} 
  6. Time taken: 0.275 seconds 
  7. hive> select course from test; 
  8. {"course":"english","score":80} 
  9. {"course":"math","score":89} 
  10. {"course":"chinese","score":95} 
  11. Time taken: 44.968 seconds 
  12. select t.course.course from test t;  
  13. english 
  14. math 
  15. chinese 
  16. Time taken: 15.827 seconds 
  17. hive> select t.course.score from test t; 
  18. 80 
  19. 89 
  20. 95 
  21. Time taken: 13.235 seconds 

4. 不支持組合的復(fù)雜數(shù)據(jù)類型

我們有時(shí)候可能想建一個(gè)復(fù)雜的數(shù)據(jù)集合類型,比如下面的a字段,本身是一個(gè)Map,它的key是string類型的,value是Array集合類型的。

建表

  1. create table test1(id int,a MAP<STRING,ARRAY<STRING>>) 
  2. row format delimited fields terminated by '\t'  
  3. collection items terminated by ',' 
  4. MAP KEYS TERMINATED BY ':'

導(dǎo)入數(shù)據(jù)

  1. 1 english:80,90,70 
  2. 2 math:89,78,86 
  3. 3 chinese:99,100,82 
  4.  
  5. LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/test1.txt' OVERWRITE INTO TABLE test1; 

這里查詢出數(shù)據(jù):

  1. hive> select * from test1; 
  2. OK 
  3. 1    {"english":["80"],"90":null,"70":null
  4. 2    {"math":["89"],"78":null,"86":null
  5. 3    {"chinese":["99"],"100":null,"82":null

 

可以看到,已經(jīng)出問(wèn)題了,我們意圖是想"english":["80", "90", "70"],實(shí)際上把90和70也當(dāng)作Map的key了,value值都是空的。分析一下我們的建表語(yǔ)句,collection items terminated by ','制定了集合類型(map, struct, array)數(shù)據(jù)元素之間分隔符是", ",實(shí)際上map也是屬于集合的,那么也會(huì)按照逗號(hào)分出3個(gè)key-value對(duì);由于MAP KEYS TERMINATED BY ':'定義了map中key-value的分隔符是":",第一個(gè)“english”可以準(zhǔn)確識(shí)別,后面的直接把value置為"null"了。

 

責(zé)任編輯:武曉燕 來(lái)源: Java大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
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Swift 5.6占位符

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SQL函數(shù)

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MySQLSchema數(shù)據(jù)

2010-10-08 14:45:43

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