hive数据结构（hive表结构设计）

## Hive 数据结构### 简介 Apache Hive 是构建在 Hadoop 之上的数据仓库软件，用于提供数据查询和分析。Hive 的数据存储在 HDFS 上，但它提供类似于关系数据库的表结构和 SQL 查询语言 (HiveQL)，方便用户进行数据管理和分析。为了实现类似关系数据库的功能，Hive 定义了自己的数据结构来组织和管理数据。### Hive 数据模型Hive 数据模型主要包含以下几个层次：1.

数据库 (Database)

：类似于关系数据库的概念，用于逻辑上组织表。 2.

表 (Table)

：Hive 中的数据存储单元，类似于关系数据库中的表，由行和列组成。 3.

分区 (Partition)

：对表进行进一步的划分，可以根据指定的字段值将数据存储在不同的目录下，提高查询效率。 4.

桶 (Bucket)

：对分区进行更细粒度的划分，可以将数据分散到不同的文件中，方便进行数据抽样和并行处理。### Hive 数据类型Hive 支持多种数据类型，包括：#### 基本数据类型

数值类型

：

TINYINT：1 字节整数

SMALLINT：2 字节整数

INT：4 字节整数

BIGINT：8 字节整数

FLOAT：单精度浮点数

DOUBLE：双精度浮点数

DECIMAL：可变精度十进制数

字符串类型

：

STRING：可变长度字符串

VARCHAR：指定最大长度的字符串

CHAR：固定长度字符串

日期和时间类型

：

DATE：日期类型

TIMESTAMP：时间戳类型

其他类型

：

BOOLEAN：布尔类型

BINARY：二进制类型#### 复杂数据类型

数组 (ARRAY)

：由相同数据类型的元素组成的有序集合。

映射 (MAP)

：由键值对组成的集合，键和值可以是任意数据类型。

结构体 (STRUCT)

：由不同数据类型的字段组成的结构体。

联合体 (UNIONTYPE)

：可以存储多种数据类型的值，但在同一时间只能存储其中一种类型的值。### Hive 表类型Hive 支持多种表类型，包括：

内部表 (Managed Table)

：数据和元数据都存储在 Hive 仓库中，由 Hive 管理表数据的生命周期。

外部表 (External Table)

：数据存储在 Hive 仓库之外，Hive 只管理表的元数据。

分区表 (Partitioned Table)

：根据指定的字段值将数据存储在不同的目录下，提高查询效率。

桶表 (Bucketed Table)

：对分区进行更细粒度的划分，可以将数据分散到不同的文件中，方便进行数据抽样和并行处理。### Hive 元数据存储Hive 元数据存储了 Hive 数据仓库的结构信息，包括数据库、表、分区、列等信息。Hive 支持多种元数据存储方式：

嵌入式元数据存储 (Derby)

：默认的元数据存储方式，使用 Apache Derby 数据库，适用于单用户或小型集群。

本地元数据存储 (MySQL, PostgreSQL)

：使用关系数据库存储元数据，适用于多用户或大型集群。

远程元数据存储 (Metastore Service)

：将元数据存储在一个独立的服务中，方便多个 Hive 实例共享元数据。### 总结Hive 通过定义自己的数据结构，使得用户可以用类似关系数据库的方式来管理和分析存储在 HDFS 上的数据。了解 Hive 的数据结构对于使用 Hive 进行数据仓库建设和数据分析至关重要。

Hive 数据结构

简介 Apache Hive 是构建在 Hadoop 之上的数据仓库软件，用于提供数据查询和分析。Hive 的数据存储在 HDFS 上，但它提供类似于关系数据库的表结构和 SQL 查询语言 (HiveQL)，方便用户进行数据管理和分析。为了实现类似关系数据库的功能，Hive 定义了自己的数据结构来组织和管理数据。

Hive 数据模型Hive 数据模型主要包含以下几个层次：1. **数据库 (Database)**：类似于关系数据库的概念，用于逻辑上组织表。 2. **表 (Table)**：Hive 中的数据存储单元，类似于关系数据库中的表，由行和列组成。 3. **分区 (Partition)**：对表进行进一步的划分，可以根据指定的字段值将数据存储在不同的目录下，提高查询效率。 4. **桶 (Bucket)**：对分区进行更细粒度的划分，可以将数据分散到不同的文件中，方便进行数据抽样和并行处理。

Hive 数据类型Hive 支持多种数据类型，包括：

基本数据类型* **数值类型**：* TINYINT：1 字节整数* SMALLINT：2 字节整数* INT：4 字节整数* BIGINT：8 字节整数* FLOAT：单精度浮点数* DOUBLE：双精度浮点数* DECIMAL：可变精度十进制数 * **字符串类型**：* STRING：可变长度字符串* VARCHAR：指定最大长度的字符串* CHAR：固定长度字符串 * **日期和时间类型**：* DATE：日期类型* TIMESTAMP：时间戳类型 * **其他类型**：* BOOLEAN：布尔类型* BINARY：二进制类型

复杂数据类型* **数组 (ARRAY)**：由相同数据类型的元素组成的有序集合。 * **映射 (MAP)**：由键值对组成的集合，键和值可以是任意数据类型。 * **结构体 (STRUCT)**：由不同数据类型的字段组成的结构体。 * **联合体 (UNIONTYPE)**：可以存储多种数据类型的值，但在同一时间只能存储其中一种类型的值。

Hive 表类型Hive 支持多种表类型，包括：* **内部表 (Managed Table)**：数据和元数据都存储在 Hive 仓库中，由 Hive 管理表数据的生命周期。 * **外部表 (External Table)**：数据存储在 Hive 仓库之外，Hive 只管理表的元数据。 * **分区表 (Partitioned Table)**：根据指定的字段值将数据存储在不同的目录下，提高查询效率。 * **桶表 (Bucketed Table)**：对分区进行更细粒度的划分，可以将数据分散到不同的文件中，方便进行数据抽样和并行处理。

Hive 元数据存储Hive 元数据存储了 Hive 数据仓库的结构信息，包括数据库、表、分区、列等信息。Hive 支持多种元数据存储方式：* **嵌入式元数据存储 (Derby)**：默认的元数据存储方式，使用 Apache Derby 数据库，适用于单用户或小型集群。 * **本地元数据存储 (MySQL, PostgreSQL)**：使用关系数据库存储元数据，适用于多用户或大型集群。 * **远程元数据存储 (Metastore Service)**：将元数据存储在一个独立的服务中，方便多个 Hive 实例共享元数据。

总结Hive 通过定义自己的数据结构，使得用户可以用类似关系数据库的方式来管理和分析存储在 HDFS 上的数据。了解 Hive 的数据结构对于使用 Hive 进行数据仓库建设和数据分析至关重要。