hadoop入门系列--hive的三种集合数据类型array、m

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hadoop入门系列--hive基础
hadoop入门系列--hive的三种集合数据类型array、map、struct以及自定义分隔符示例
hadoop入门系列--hive中array(或map集合类型)的行转多列LATERAL VIEW explode用法
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前言

Hive的数据类型主要有int、string、boolean、array、map、struct等，在这只描述array，map，struct三种。

一、array(等同于数组，可以使用下标来操作相应的元素)

示例数据：
tom 80，90，100
harry 90，100，89
sula 90，80，95

//在hive中创建表
create table score_1 (name string,score array<string>)
row format delimited
fields terminated by '\t'      //设置列分隔符
collection items terminated by ','      //设置集合元素分割
;

//把数据导入hive表
load data local inpath '/home/hadoop/Downloads/data_1.txt' into table score_1

//开始查询
select * from score_1;

select no,score[0] from score2;      //map和array不能用点，得用[]

二、map(等同于hashmap的操作)

• map，要把key写入数据源里，会占空间
• 不过，从数据就可以直接看出这个是代表什么意思

示例数据(注意，这里数学这个数据的位置改变的完全不影响的！)：
1 数学：80，语文：89，英语：95
2 语文：70，数学：98，英语：89

//在hive中创建表
create table score (id int,score map<string,float>)
row format delimited
fields terminated by '\t'      //设置列分隔符
collection items terminated by ','      //设置集合元素分割
map keys terminated by ':'      //设置map：key-value分割
;

//把数据导入hive表
load data local inpath '/home/hadoop/Downloads/data.txt' into table score

//开始查询
select * from score;

select id,score["数学"] from score;//使用key、value的形式

三、struct

• 有点像java中的对象，c语言中的struct，可以容纳多种数据类型的数据。

示例数据：
80，90，100
90，100，89
90，80，95

//在hive中创建表
create table score2 (no string,struct<chinese:float,math:float,english:float>)
row format delimited
fields terminated by '\t'      //设置列分隔符
collection items terminated by ','      //设置集合元素分割
;

//把数据导入hive表
load data local inpath '/home/hadoop/Downloads/data2.txt' into table score2

//开始查询
select * from score2;

select no,score.math from score2;      //map和array不能用点，得用[]

四、自定义分隔符

row format delimited
fields terminated by ... 列分隔符
collection items terminated by ... 集合元素分割
key-value分割 map keys terminated by ... map
lines terminated by ...(一般不写) 行分割