Hive 复杂数据类型
在Hive中，除了基本数据类型（如INT、STRING、FLOAT等），还支持复杂数据类型。这些复杂数据类型允许我们存储和处理更复杂的数据结构，如数组、映射和结构体。本文将详细介绍这些复杂数据类型，并通过实际案例帮助你理解它们的用法。
1. 数组（ARRAY）
数组是一种有序的元素集合，其中每个元素都具有相同的数据类型。在Hive中，数组可以存储多个值，并通过索引访问这些值。
1.1 定义数组
在Hive中，数组的定义方式如下：
ARRAY<data_type>
其中，data_type是数组中元素的数据类型，例如INT、STRING等。
1.2 示例
假设我们有一个表students，其中包含学生的姓名和他们所选的课程：
CREATE TABLE students (
name STRING,
courses ARRAY<STRING>
);
我们可以插入一些数据：
INSERT INTO students VALUES
('Alice', ARRAY('Math', 'Science', 'History')),
('Bob', ARRAY('English', 'Art'));
1.3 查询数组
我们可以使用[]来访问数组中的元素。例如，查询每个学生的第一门课程：
SELECT name, courses[0] AS first_course
FROM students;
输出结果：
| name | first_course |
|---|---|
| Alice | Math |
| Bob | English |
数组的索引从0开始，因此courses[0]表示数组中的第一个元素。
2. 映射（MAP）
映射是一种键值对的集合，其中每个键都映射到一个值。在Hive中，映射可以存储多个键值对，并通过键访问对应的值 。
2.1 定义映射
在Hive中，映射的定义方式如下：
MAP<key_type, value_type>
其中，key_type是键的数据类型，value_type是值的数据类型。
2.2 示例
假设我们有一个表employee_skills，其中包含员工的姓名和他们的技能等级：
CREATE TABLE employee_skills (
name STRING,
skills MAP<STRING, INT>
);
我们可以插入一些数据：
INSERT INTO employee_skills VALUES
('Alice', MAP('Java', 5, 'Python', 4)),
('Bob', MAP('SQL', 3, 'JavaScript', 2));
2.3 查询映射
我们可以使用[]来访问映射中的值。例如，查询每个员工的Java技能等级：
SELECT name, skills['Java'] AS java_skill_level
FROM employee_skills;
输出结果：
| name | java_skill_level |
|---|---|
| Alice | 5 |
| Bob | NULL |
如果映射中不存在指定的键，查询结果将返回NULL。
3. 结构体（STRUCT）
结构体是一种可以包含多个字段的复杂数据类型，每个字段都有自己的名称和数据类型。在Hive中，结构体可以用于将多个相关的字段组合在一起。
3.1 定义结构体
在Hive中，结构体的定义方式如下：
STRUCT<field_name1 : data_type1, field_name2 : data_type2, ...>
其中，field_name是字段的名称，data_type是字段的数据类型。
3.2 示例
假设我们有一个表employee_details，其中包含员工的姓名和他们的地址信息：
CREATE TABLE employee_details (
name STRING,
address STRUCT<street: STRING, city: STRING, zip: INT>
);
我们可以插入一些数据：
INSERT INTO employee_details VALUES
('Alice', STRUCT('123 Main St', 'New York', 10001)),
('Bob', STRUCT('456 Elm St', 'San Francisco', 94107));
3.3 查询结构体
我们可以使用.来访问结构体中的字段。例如，查询每个员工的城市：
SELECT name, address.city AS city
FROM employee_details;
输出结果：
| name | city |
|---|---|
| Alice | New York |
| Bob | San Francisco |
结构体中的字段可以通过.操作符直接访问。
4. 实际案例
假设我们有一个表orders，其中包含订单的详细信息，包括订单ID、客户ID、产品列表和订单总金额：
CREATE TABLE orders (
order_id INT,
customer_id INT,
products ARRAY<STRUCT<product_name: STRING, quantity: INT, price: FLOAT>>,
total_amount FLOAT
);
我们可以插 入一些数据：
INSERT INTO orders VALUES
(1, 101, ARRAY(STRUCT('Laptop', 1, 1200.0), 1200.0),
(2, 102, ARRAY(STRUCT('Phone', 2, 800.0), STRUCT('Headphones', 1, 150.0)), 1750.0);
4.1 查询订单详情
我们可以查询每个订单的产品详情：
SELECT order_id, customer_id,
product.product_name, product.quantity, product.price
FROM orders
LATERAL VIEW explode(products) product_table AS product;
输出结果：
| order_id | customer_id | product_name | quantity | price |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 101 | Laptop | 1 | 1200.0 |
| 2 | 102 | Phone | 2 | 800.0 |
| 2 | 102 | Headphones | 1 | 150.0 |
LATERAL VIEW和explode函数用于将数组中的元素展开为多行。
5. 总结
Hive的复杂数据类型（数组、映射和结构体）为我们提供了强大的工具来处理和分析复杂的数据结构。通过本文的介绍和示例，你应该已经掌握了这些数据类型的基本用法。在实际应用中，灵活使用这些复杂数据类型可以大大简化数据处理过程。
6. 附加资源与练习
- 练习1：创建一个包含数组、映射和结构体的表，并插入一些数据。然后编写查询语句，提取并分析这些数据。
- 练习2：尝试使用
LATERAL VIEW和explode函数处理嵌套的复杂数据类型。
如果你对Hive的复杂数据类型还有疑问，可以参考Hive官方文档以获取更多信息。