存储类型 hive

Hive 是一个用于大规模数据存储和分析的数据仓库工具，它将数据存储在 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）中，并提供了类似 SQL 的查询语言，以下是对 Hive 存储类型的详细回答：

一、基本数据类型

1、整型

TINYINT：占用 1 字节的整数类型，取值范围为 -128 到 127，用于存储小范围的整数值。

SMALLINT：占用 2 字节的整数类型，取值范围为 -32,768 到 32,767，适合存储中等范围的整数值。

INT：占用 4 字节的整数类型，取值范围为 -2,147,483,648 到 2,147,483,647，用于存储大范围的整数值，是最常用的整数类型。

BIGINT：占用 8 字节的整数类型，取值范围为 -9,223,372,036,854,775,808 到 9,223,372,036,854,775,807，适合存储非常大的整数值，如计数器或时间戳。

2、浮点数

FLOAT：占用 4 字节的单精度浮点数，取值范围为 -3.4028235E38 到 3.4028235E38，用于存储需要小数的浮点数，但精度有限。

DOUBLE：占用 8 字节的双精度浮点数，取值范围为 -1.7976931348623157E308 到 1.7976931348623157E308，用于存储需要较高精度的浮点数，如科学计算。

3、字符和字符串类型

STRING：变长字符串类型，用于存储任意长度的字符串数据，没有限制。

VARCHAR：变长字符串类型，具有长度限制，长度限制由用户指定，适合存储长度不确定但较短的字符串。

CHAR：定长字符串类型，长度固定，由用户指定，适合存储长度固定的字符串数据，例如状态码。

4、布尔类型

BOOLEAN：存储布尔值，取值范围为 TRUE 或 FALSE，用于表示真值逻辑，如开关状态。

二、复杂数据类型

1、数组

描述：存储具有相同数据类型的元素的有序集合。

语法：ARRAY<type>，type 是元素的数据类型。

示例：ARRAY<INT> 表示存储整数的数组。

用途：用于处理一组相关的数据，例如一组用户 ID 或产品的评分列表。

2、结构体

描述：存储不同数据类型的多个字段的复合数据类型。

语法：STRUCT<field1:type1, field2:type2, …>，field1 和 field2 是字段名，type1 和 type2 是对应的字段类型。

示例：STRUCT<name:STRING, age:INT> 表示一个包含姓名和年龄的结构体。

用途：用于表示具有不同数据类型字段的对象，如用户信息、产品详细信息等。

3、映射

描述：存储键值对的集合，其中键和值可以是不同的数据类型。

语法：MAP<key_type, value_type>，key_type 是键的数据类型，value_type 是值的数据类型。

示例：MAP<STRING, INT> 表示一个键为字符串，值为整数的映射。

用途：用于表示键值对关系，例如配置参数、统计数据等。

三、存储格式

1、TextFile

描述：默认格式，数据不做压缩，磁盘开销大，数据解析开销大，可结合 Gzip、Bzip2 使用，但使用 Gzip 时，Hive 不会对数据进行切分，从而无法对数据进行并行操作。

优点：加载速度快，可直接使用 load 方式加载数据。

缺点：不支持 split，反序列化开销大。

2、SequenceFile

描述：Hadoop API 提供的二进制文件支持，具有使用方便、可分割、可压缩的特点。

优点：支持基于记录或块的数据压缩，支持 splitable，能够作为 MapReduce 的输入分片，修改简单。

缺点：需要一个合并文件的过程，且合并后的文件不方便查看。

3、RCFile

描述：FaceBook 开源的一种 Hive 的文件存储格式，首先将表分为几个行组，对每个行组内的数据进行按列存储。

优点：先水平划分再垂直划分的理念，有利于数据的组织和管理。

缺点：现在基本很少使用，被 ORC 表所取代。

4、ORC

描述：优化的行列式文件，是 Hive 计算的主要表形式之一，在 RCFile 的基础上进行了优化和改进。

优点：支持 NONE、Zlib、Snappy 压缩，在分析计算中的性能较好，可以开启事务功能以便支持数据更新、删除等操作。

缺点：是 Hive 特有的存储类型，在其他大数据产品中兼容性不好。

5、Parquet

描述：以二进制方式存储的文件格式，文件中包括该文件的数据和元数据。

优点：自解析，支持多重嵌套，对于其他大数据组件具有很好的数据兼容度。

缺点：计算性能稍弱于 ORC 表。

四、FAQs

1、Q：Hive 中哪种存储类型适合存储大文本数据？

A：对于大文本数据，如果对数据结构和查询性能有较高要求，可以选择 ORC 或 Parquet 存储类型；如果只是简单地存储文本数据，不涉及复杂的查询和分析，TextFile 也可以满足需求。

2、Q：如何选择合适的 Hive 存储类型？

A：选择合适的 Hive 存储类型需要考虑以下因素：

数据的大小和复杂度；

查询的需求和频率；

数据的更新和删除操作是否需要支持；

与其他大数据组件的兼容性。

五、小编有话说

Hive 提供了丰富的数据类型和存储格式，以满足各种数据存储和处理需求，在选择 Hive 存储类型时，需要根据具体的业务场景和需求进行综合考虑，随着大数据技术的不断发展，新的存储类型和格式也在不断涌现，建议关注最新的技术动态，以便选择最适合自己业务的存储方案。