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1、数据类型
一、基本数据类型
Hive 支持关系型数据中大多数基本数据类型数据库
| 类型 | 描述 | 示例 |
|---|---|---|
| boolean | true/false | TRUE |
| tinyint | 1字节的有符号整数 | -128~127 1Y |
| smallint | 2个字节的有符号整数，-32768~32767 | 1S |
| int | 4个字节的带符号整数 | 1 |
| bigint | 8字节带符号整数 | 1L |
| float | 4字节单精度浮点数 | 1.0 |
| double | 8字节双精度浮点数 | 1.0 |
| deicimal | 任意精度的带符号小数 | 1.0 |
| String | 字符串，变长 | “a”,’b’ |
| varchar | 变长字符串 | “a”,’b’ |
| char | 固定长度字符串 | “a”,’b’ |
| binary | 字节数组 | 没法表示 |
| timestamp | 时间戳，纳秒精度 | 122327493795 |
| date | 日期 | ‘2018-04-07’ |
和其余的SQL语言同样，这些都是保留字。须要注意的是全部的这些数据类型都是对Java中接口的实现，所以这些类型的具体行为细节和Java中对应的类型是彻底一致的。例如，string类型实现的是Java中的String，float实现的是Java中的float，等等。数组
二、复杂类型
| 类型 | 描述 | 示例 |
|---|---|---|
| array | 有序的的同类型的集合 | array(1,2) |
| map | key-value,key必须为原始类型，value能够任意类型 | map(‘a’,1,’b’,2) |
| struct | 字段集合,类型能够不一样 | struct(‘1’,1,1.0), named_stract(‘col1’,’1’,’col2’,1,’clo3’,1.0) |
2、存储格式
Hive会为每一个建立的数据库在HDFS上建立一个目录，该数据库的表会以子目录形式存储，表中的数据会以表目录下的文件形式存储。对于default数据库，默认的缺省数据库没有本身的目录，default数据库下的表默认存放在/user/hive/warehouse目录下。oop
（1）textfile
textfile为默认格式，存储方式为行存储。数据不作压缩，磁盘开销大，数据解析开销大。 post
（2）SequenceFile
SequenceFile是Hadoop API提供的一种二进制文件支持，其具备使用方便、可分割、可压缩的特色。 性能
SequenceFile支持三种压缩选择：NONE, RECORD, BLOCK。 Record压缩率低，通常建议使用BLOCK压缩。 url
（3）RCFile
一种行列存储相结合的存储方式。 spa
（4）ORCFile
数据按照行分块，每一个块按照列存储，其中每一个块都存储有一个索引。hive给出的新格式，属于RCFILE的升级版,性能有大幅度提高,并且数据能够压缩存储,压缩快 快速列存取。 .net
（5）Parquet
Parquet也是一种行式存储，同时具备很好的压缩性能；同时能够减小大量的表扫描和反序列化的时间。htm
3、数据格式
当数据存储在文本文件中，必须按照必定格式区别行和列，而且在Hive中指明这些区分符。Hive默认使用了几个平时不多出现的字符，这些字符通常不会做为内容出如今记录中。
Hive默认的行和列分隔符以下表所示。
| 分隔符 | 描述 |
|---|---|
| \n | 对于文本文件来讲，每行是一条记录，因此\n 来分割记录 |
| ^A (Ctrl+A) | 分割字段，也能够用\001 来表示 |
| ^B (Ctrl+B) | 用于分割 Arrary 或者 Struct 中的元素，或者用于 map 中键值之间的分割，也能够用\002 分割。 |
| ^C | 用于 map 中键和值本身分割，也能够用\003 表示。 |