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一、数据类型
1、基本数据类型
Hive 支持关系型数据中大多数基本数据类型
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 无法表示
timestamp 时间戳，纳秒精度 122327493795
date 日期 ‘2018-04-07’
和其他的SQL语言一样，这些都是保留字。需要注意的是所有的这些数据类型都是对Java中接口的实现，因此这些类型的具体行为细节和Java中对应的类型是完全一致的。例如，string类型实现的是Java中的String，float实现的是Java中的float，等等。
2、复杂类型
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可以任意类型 map(‘a’,1,’b’,2)
struct 字段集合,类型可以不同 struct(‘1’,1,1.0), named_stract(‘col1’,’1’,’col2’,1,’clo3’,1.0)
二、存储格式
Hive会为每个创建的数据库在HDFS上创建一个目录，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自己的目录，default数据库下的表默认存放在/user/hive/warehouse目录下。
（1）textfile
textfile为默认格式，存储方式为行存储。数据不做压缩，磁盘开销大，数据解析开销大。
（2）SequenceFile
SequenceFile是Hadoop API提供的一种二进制文件支持，其具有使用方便、可分割、可压缩的特点。
SequenceFile支持三种压缩选择：NONE, RECORD, BLOCK。 Record压缩率低，一般建议使用BLOCK压缩。
（3）RCFile
一种行列存储相结合的存储方式。
（4）ORCFile
数据按照行分块，每个块按照列存储，其中每个块都存储有一个索引。hive给出的新格式，属于RCFILE的升级版,性能有大幅度提升,而且数据可以压缩存储,压缩快 快速列存取。
（5）Parquet
Parquet也是一种行式存储，同时具有很好的压缩性能；同时可以减少大量的表扫描和反序列化的时间。
三、数据格式
当数据存储在文本文件中，必须按照一定格式区别行和列，并且在Hive中指明这些区分符。Hive默认使用了几个平时很少出现的字符，这些字符一般不会作为内容出现在记录中。
Hive默认的行和列分隔符如下表所示。
分隔符
描述
\n 对于文本文件来说，每行是一条记录，所以\n 来分割记录
^A (Ctrl+A) 分割字段，也可以用\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，也可以用\002 分割。
^C 用于 map 中键和值自己分割，也可以用\003 表示。