hive 数据类型：hive学习笔记之二 复杂数据类型
hive 数据类型：hive学习笔记之二 复杂数据类型hive> select person array_contains(friends 'tom_friend_0') from t2; OK person _c1 tom true jerry false Time taken: 0.061 seconds Fetched: 2 row(s)第一条记录的friends数组中有三个元素，借助LATERAL VIEW语法可以把这三个元素拆成三行，SQL如下：select t.person single_friend from ( select person friends from t2 where person='tom' ) t LATERAL VIEW explode(t.friends) v as single_friend;执行结果如下，可见数组中的每个元素都能拆成单
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本篇概览- 作为《hive学习笔记》的第二篇，前面咱们了解了基本类型，本篇要学习的是复杂数据类型；
- 复杂数据类型一共有四种：
- ARRAY：数组
- MAP：键值对
- STRUCT：命名字段集合
- UNIONTYPE：从几种数据类型中指明选择一种，UNION的值必须与这些数据类型之一完全匹配；
- 接下来逐个学习；
- 确保hadoop已经启动；
- 进入hive控制台的交互模式；
- 执行以下命令，使查询结果中带有字段名：
set hive.cli.print.header=true;ARRAY
- 创建名为t2的表，只有person和friends两个字段，person是字符串类型，friends是数组类型，通过文本文件导入数据时，person和friends之间的分隔符是竖线，friends内部的多个元素之间的分隔符是逗号，注意声明分隔符的语法：
create table if not exists t2(
person string
friends array<string>
)
row format delimited
fields terminated by '|'
collection items terminated by ' ';
- 创建文本文件002.txt，内容如下，可见只有两条记录，第一条person字段值为tom，friends字段里面有三个元素，用逗号分隔：
tom|tom_friend_0 tom_friend_1 tom_friend_2
jerry|jerry_friend_0 jerry_friend_1 jerry_friend_2 jerry_friend_3 jerry_friend_4 jerry_friend_5
- 执行以下语句，从本地的002.txt文件导入数据到t2表：
load data local inpath '/home/hadoop/temp/202010/25/002.txt' into table t2;
- 查看全部数据：
hive> select * from t2;
OK
t2.person t2.friends
tom ["tom_friend_0" "tom_friend_1" "tom_friend_2"]
jerry ["jerry_friend_0" "jerry_friend_1" "jerry_friend_2" "jerry_friend_3" "jerry_friend_4" "jerry_friend_5"]
Time taken: 0.052 seconds Fetched: 2 row(s)
- 查询friends中的某个元素的SQL：
select person friends[0] friends[3] from t2;
执行结果如下，第一条记录没有friends[3]，显示为NULL：
hive> select person friends[0] friends[3] from t2;
OK
person _c1 _c2
tom tom_friend_0 NULL
jerry jerry_friend_0 jerry_friend_3
Time taken: 0.052 seconds Fetched: 2 row(s)
- 数组元素中是否包含某值的SQL：
select person array_contains(friends 'tom_friend_0') from t2;
执行结果如下，第一条记录friends数组中有tom_friend_0，显示为true，第二条记录不包含，就显示false：
hive> select person array_contains(friends 'tom_friend_0') from t2;
OK
person _c1
tom true
jerry false
Time taken: 0.061 seconds Fetched: 2 row(s)
- 第一条记录的friends数组中有三个元素，借助LATERAL VIEW语法可以把这三个元素拆成三行，SQL如下：
select t.person single_friend
from (
select person friends
from t2 where person='tom'
) t LATERAL VIEW explode(t.friends) v as single_friend;
执行结果如下，可见数组中的每个元素都能拆成单独一行：
OK
t.person single_friend
tom tom_friend_0
tom tom_friend_1
tom tom_friend_2
Time taken: 0.058 seconds Fetched: 3 row(s)
- 以上就是数组的基本操作，接下来是键值对；
- 接下来打算创建名为t3的表，只有person和address两个字段，person是字符串类型，address是MAP类型，通过文本文件导入数据时，对分隔符的定义如下：
- person和address之间的分隔符是竖线；
- address内部有多个键值对，它们的分隔符是逗号；
- 而每个键值对的键和值的分隔符是冒号；
- 满足上述要求的建表语句如下所示：
create table if not exists t3(
person string
address map<string string>
)
row format delimited
fields terminated by '|'
collection items terminated by ' '
map keys terminated by ':';
- 创建文本文件003.txt，可见用了三种分隔符来分隔字段、MAP中的多个元素、每个元素键和值：
tom|province:guangdong city:shenzhen
jerry|province:jiangsu city:nanjing
- 导入003.txt的数据到t3表：
load data local inpath '/home/hadoop/temp/202010/25/003.txt' into table t3;MAP，查询
- 查看全部数据：
hive> select * from t3;
OK
t3.person t3.address
tom {"province":"guangdong" "city":"shenzhen"}
jerry {"province":"jiangsu" "city":"nanjing"}
Time taken: 0.075 seconds Fetched: 2 row(s)
- 查看MAP中的某个key，语法是field[“xxx”]：
hive> select person address["province"] from t3;
OK
person _c1
tom guangdong
jerry jiangsu
Time taken: 0.075 seconds Fetched: 2 row(s)
- 使用if函数，下面的SQL是判断address字段中是否有"street"键，如果有就显示对应的值，没有就显示filed street not exists：
select person
if(address['street'] is null "filed street not exists" address['street'])
from t3;
输出如下，由于address字段只有province和city两个键，因此会显示filed street not exists：
OK
tom filed street not exists
jerry filed street not exists
Time taken: 0.087 seconds Fetched: 2 row(s)
- 使用explode将address字段的每个键值对展示成一行：
hive> select explode(address) from t3;
OK
province guangdong
city shenzhen
province jiangsu
city nanjing
Time taken: 0.081 seconds Fetched: 4 row(s)
- 上面的explode函数只能展示address字段，如果还要展示其他字段就要继续LATERAL VIEW语法，如下，可见前面的数组展开为一个字段，MAP展开为两个字段，分别是key和value：
select t.person address_key address_value
from (
select person address
from t3 where person='tom'
) t LATERAL VIEW explode(t.address) v as address_key address_value;
结果如下：
OK
tom province guangdong
tom city shenzhen
Time taken: 0.118 seconds Fetched: 2 row(s)
- size函数可以查看MAP中键值对的数量：
hive> select person size(address) from t3;
OK
tom 2
jerry 2
Time taken: 0.082 seconds Fetched: 2 row(s)STRUCT
- STRUCT是一种记录类型，它封装了一个命名的字段集合，里面有很多属性，新建名为t4的表，其info字段就是STRUCT类型，里面有age和city两个属性，person和info之间的分隔符是竖线，info内部的多个元素之间的分隔符是逗号，注意声明分隔符的语法：
create table if not exists t4(
person string
info struct<age:int city:string>
)
row format delimited
fields terminated by '|'
collection items terminated by ' ';
- 准备好名为004.txt的文本文件，内容如下：
tom|11 shenzhen
jerry|12 nanjing
- 加载004.txt的数据到t4表：
load data local inpath '/home/hadoop/temp/202010/25/004.txt' into table t4;
- 查看t4的所有数据：
hive> select * from t4;
OK
tom {"age":11 "city":"shenzhen"}
jerry {"age":12 "city":"nanjing"}
Time taken: 0.063 seconds Fetched: 2 row(s)
- 查看指定字段，用filedname.xxx语法：
hive> select person info.city from t4;
OK
tom shenzhen
jerry nanjing
Time taken: 0.141 seconds Fetched: 2 row(s)UNION
- 最后一种是UNIONTYPE，这是从几种数据类型中指明选择一种，由于UNIONTYPE数据的创建设计到UDF（create_union），这里先不展开了，先看看建表语句：
CREATE TABLE union_test(foo UNIONTYPE<int double array<string> struct<a:int b:string>>);
- 查询结果：
SELECT foo FROM union_test;
{0:1}
{1:2.0}
{2:["three" "four"]}
{3:{"a":5 "b":"five"}}
{2:["six" "seven"]}
{3:{"a":8 "b":"eight"}}
{0:9}
{1:10.0}
- 至此，hive的基础数据类型和复杂数据类型咱们都实际操作过一遍了，接下来的文章将展开更多hive知识，期待与您共同进步；
