hive学习笔记之二：复杂数据类型欢迎访问我的GitHub内容：所有

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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；

准备环境

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)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_2jerry|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;OKt2.person	t2.friendstom	["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; OKperson	_c1	_c2tom	tom_friend_0	NULLjerry	jerry_friend_0	jerry_friend_3Time 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;OKperson	_c1tom	truejerry	falseTime 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_friendfrom (select person, friendsfromt2 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：
OKt.person single_friendtom tom_friend_0tom tom_friend_1tom tom_friend_2Time 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；

MAP ，建表，导入数据

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)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:shenzhenjerry|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;OKt3.person	t3.addresstom	{"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;OKperson	_c1tom	guangdongjerry	jiangsuTime taken: 0.075 seconds, Fetched: 2 row(s)
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