(1)假设某表有如下一行,我们用 JSON 格式来表示其数据结构。在 Hive 下访问的格式为
{
"name": "wukong",
"friends": ["bajie" , "lili"] , //列表 Array,
"children": { //键值 Map,
"xiao sun": 18 ,
"xiaoxiao sun": 19
}
"address": { //结构 Struct,
"street": "hui long guan",
"city": "beijing"
}
}
(2)基于上述数据结构,我们在 Hive 里创建对应的表,并导入数据。
创建本地测试文件 hive/datas/ test.txt
wukong,bajie_lili,xiao sun:18_xiaoxiao sun:19,hui long guan_beijing
yangyang,caicai_susu,xiao yang:18_xiaoxiao yang:19,chao yang_beijing
注意:MA,STRUCT 和 ARRAY 里的元素间关系都可以用同一个字符表示,这里用“_”。
(3)Hive 上创建测试表 test
create table test(
name string,
friends array<string>,
children map<string, int>,
address struct<street:string, city:string>
)
row format delimited fields terminated by ','
collection items terminated by '_'
map keys terminated by ':'
lines terminated by '\n';
字段解释:
row format delimited fields terminated by ‘,’ – 列分隔符
collection items terminated by ‘_’ --MAP STRUCT 和 ARRAY 的分隔符(数据分割符号)
map keys terminated by ‘:’ – MAP 中的 key 与 value 的分隔符
lines terminated by ‘\n’; – 行分隔符
(4)导入文本数据到测试表
在 hive/datas下创建info.sql,写入上面的sql语句。
执行sql文件,创建表结构
[root@hadoop2 hive]# bin/hive -f /usr/soft/hive/datas/info.sql
启动sql,查看表结构是否创建成功;
将test.txt中的数据,写入到表中
[root@hadoop2 datas]# hadoop fs -put friend.txt /user/hive/warehouse/info
(5)访问三种集合列里的数据,以下分别是 ARRAY,MAP,STRUCT 的访问方式
hive (default)> select friends[1],children['xiao sun'],address.city from
test
where name="wukong";
查询结果:
OK
_c0 _c1 city
lili 18 beijing
Time taken: 0.076 seconds, Fetched: 1 row(s)
果:**
OK
_c0 _c1 city
lili 18 beijing
Time taken: 0.076 seconds, Fetched: 1 row(s)