数据仓库Hive编程——数据类型和文件格式（二）：集合数据类型

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Hive中的列支持使用struct，map和array集合数据类型。需要注意的是下表中语法示例实际上调用的是内置函数。

数据类型	描述	字面语法示例
STRUCT	和C语言中的struct或者“对象”类似，都可以通过“点”符号访问元素内容。例如，如果某个列的数据类型是STRUCT{first STRING， last STRING}，那么第1个元素可以通过字段名.first来引用	struct('John'，'Doe')
MAP	MAP是一组键值对元组集合，使用数组表示法（例如[‘key’]）可以访问元素。例如，如果某个列的数据类型是MAP，其中键值对是‘first’->‘John’和‘last’->‘Doe’，那么可以通过字段名[‘last’]获取最后1个元素	map('first'，'JOIN'，'last'，Doe')
ARRAY	数组是一组具有相同类型和名称的变量的集合。这些变量称为数组的元素，每个数组元素都有一个编号，编号从零开始。例如，数组值为[‘John’，‘Doe’]，那么第2个元素可以通过数组名[1]进行引用	Array('John'，'Doe')

和基本数据类型一样，这些类型的名称同样是保留字。大多数的关系型数据库并不支持这些集合数据类型，因为使用它们会趋向于破坏标准格式。例如，在传统数据模型中，structs可能需要由多个不同的表拼装而成，表间需要适当地使用外键来进行连接。破坏标准格式所带来的一个实际问题是会增大数据冗余的风险，进而导致消耗不必要的磁盘空间，还有可能造成数据不一致，因为当数据发生改变时冗余的拷贝数据可能无法进行相应的同步。

然而，在大数据系统中，不遵循标准格式的一个好处就是可以提供更高吞吐量的数据。当处理的数据的数量级是T或者P时，以最少的“头部寻址”来从磁盘上扫描数据是非常必要的。按数据集进行封装的话可以通过减少寻址次数来提供查询的速度。而如果根据外键关系关联的话则需要进行磁盘间的寻址操作，这样会有非常高的性能消耗。

这里有一个用于演示如何使用这些数据类型的表结构声明语句，这是一张虚构的人力资源应用程序中的员工表：

CREATE TABLE employees (
　name　　　　　　　STRING,
　salary　　　　　　FLOAT,
　subordinates 　　ARRAY,
　deductions　　　　MAP,
　address　　　　　 STRUCT);

其中，name是一个简单的字符串；对于大多数雇员来说，salary使用float浮点数类型来表示就已经足够了；subordinates列表是一个字符串值数组。在该数组中，我们可以认为name是“主键”，因此subordinates中的每一个元素都将会引用这张表中的另一条记录。对于没有下属的雇员，这个字段对应的值就是一个空的数组。在传统的模型中，将会以另外一种方式来表示这种关系，也就是雇员和雇员的经理这种对应关系。这里我们并非强调我们的模型对于Hive来说是最好的，而只是为了举例展示如何使用数组。字段deductions是一个由键值对构成的map，其记录了每一次的扣除额，这些钱将会在发薪水的时候从员工工资中扣除掉。map中的键是扣除金额项目的名称，而且键可以是一个百分比值，也可以完全就是一个数值。在传统数据模型中，这个扣除额项目的名称）可能存在于不同的表中。这些表在存放特定扣除额值的同时，还有一个外键指向对应的雇员记录。最后，每名雇员的家庭住址使用struct数据类型存储，其中的每个域都被作了命名，并且具有一个特定的类型。

请注意后面是如何使用Java语法惯例来表示集合数据类型的。例如，MAP表示map中的每个键都是STRING数据类型的，而每个值都是FLOAT数据类型的。对于ARRAY，其中的每个条目都是STRING类型的。STRUCT可以混合多种不同的数据类型，但是STRUCT中一旦声明好结构，那么其位置就不可以再改变。