一、Hive 创建表案例一（ARRAY数组类型）

1. 准备数据文件

首先，准备一个名为 stu2.txt 的文件，文件内容示例如下：

1001    Alice    fish,cat
1002    Bob      dog,rabbit
1003    Charlie  bird

注意：

• 确保字段之间使用制表符（\t）分隔。
• 数组元素之间使用逗号（,）分隔。

2. 上传文件到 HDFS

使用以下命令将 stu2.txt 文件上传到 HDFS 指定目录：

hadoop fs -put stu2.txt /user/root/a001/

3. 创建 Hive 数据库

为了管理数据，可以创建一个名为 stu 的数据库（如果还未创建）：

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS stu;

4. 使用数据库

切换到刚创建的 stu 数据库：

USE stu;

5. 创建 Hive 表

在 Hive 中创建表 stu03，用来存储数据：

CREATE TABLE stu03 (
    id INT,
    name STRING,
    hobby ARRAY<STRING>
)
ROW FORMAT DELIMITED 
FIELDS TERMINATED BY '\t'
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY ',';

• ROW FORMAT DELIMITED: 指定表的行格式为分隔格式。这意味着行中的各个字段是用特定的分隔符来分隔的。
• FIELDS TERMINATED BY ‘\t’: 指定字段之间的分隔符为制表符（Tab）。这意味着在数据文件中，各个字段是通过制表符来分开。
• COLLECTION ITEMS TERMINATED BY ‘,’: 指定数组类型字段（在这里是 hobby）中的各个元素是用逗号分隔的。这意味着在插入数据时，例如 hobby 字段的值可以为 fish,cat，而这两个爱好是通过逗号来分隔的。

6. 加载数据到表中

将 HDFS 中的 stu2.txt 文件中的数据加载到 stu03 表中：

LOAD DATA INPATH '/user/root/a001/stu2.txt' INTO TABLE stu03;

7. 测试查询数据

查询所有数据

SELECT * FROM stu03;

查询特定字段和处理可能缺失的数组元素

SELECT 
    id, 
    name, 
    hobby[0] AS first_hobby, 
    hobby[1] AS second_hobby, 
    NVL(hobby[2], '没有') AS third_hobby
FROM stu03;

查询数组元素个数

SELECT 
    id, 
    name, 
    hobby, 
    SIZE(hobby) AS hobby_count 
FROM stu03;

8. 多次查询的示例

在同一条查询中返回多个字段和计算结果：

SELECT 
    a.*, 
    SIZE(hobby) AS n, 
    hobby[0] AS h1, 
    hobby[1] AS h2, 
    NVL(hobby[2], 'none') AS h3, 
    NVL(hobby[3], '') AS h4 
FROM stu03 a;

9. 插入新数据

向 stu03 表中插入一条新数据：

INSERT INTO stu03 
VALUES (1005, 'Tom', ARRAY('fish', 'mouse'));

会在/user/hive/warehouse/stu.db/stu03/目录追加生成小文件，如000000_0 ，一般不使用插入操作。

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二、Hive 创建表案例二（ARRAY数组类型）

1. 数据文件

假设有一个名为 stu04.txt 的文件：

123|华为Mate50|id:1111,token:2222,user_name:zhangsan1
456|华为Mate60|id:1113,token:2224,user_name:zhangsan3
89|小米14|id:1114,token:2225,user_name:zhangsan4
1235|小米13|id:1115,token:2226,user_name:zhangsan5
4562|OPPO A5|id:1116,token:2227,user_name:zhangsan6

2. 创建表

接下来，创建一个包含 map 类型数据的 Hive 表。注意修正语法和格式错误：

DROP TABLE IF EXISTS stu03;

CREATE TABLE stu03 (
    sku_id STRING COMMENT '商品id',
    sku_name STRING COMMENT '商品名称',
    state_map MAP<STRING, STRING> COMMENT '商品状态信息'
)
ROW FORMAT DELIMITED 
FIELDS TERMINATED BY '|'
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY ','
MAP KEYS TERMINATED BY ':';

1）. ROW FORMAT DELIMITED

• 表示该表的行格式是分隔的。也就是说，数据行中的每个字段都是用特定的字符分隔开的。

2）. FIELDS TERMINATED BY ‘|’

• 指定字段（列）之间的分隔符。在这个例子中，字段之间用 | （竖线）来分隔。
• 例如，如果一行数据是 123|华为Mate60|id:1111,token:2222,user_name:zhangsan1，那么这个行的三个字段分别是 123、华为Mate60 和 id:1111,token:2222,user_name:zhangsan1。

3）. COLLECTION ITEMS TERMINATED BY ‘,’

• 这一部分指定了集合类型中的元素（如数组或映射）之间的分隔符。在这个例子中，集合中的元素用 , （逗号）来分隔。
• 例如，如果某个字段的值是 id:1111,token:2222,user_name:zhangsan1，那么这个字符串被看作一个集合，元素之间用逗号分隔。

4）. MAP KEYS TERMINATED BY ‘:’

• 这一部分指定了映射类型（即键值对）中键和值之间的分隔符。在这个例子中，键和值用 : （冒号）来分隔。
• 例如，如果某个字段的值是 id:1111，那么这里的键是 id，值是 1111。

示例

结合这些定义，假设我们有以下一行数据：

123|华为Mate10|id:1111,token:2222,user_name:zhangsan1

• 这行数据表示：
  • 第一个字段（商品 ID）是 123
  • 第二个字段（商品名称）是 华为Mate60
  • 第三个字段是一个映射，包含三个键值对：
    • 键 id 的值是 1111
    • 键 token 的值是 2222
    • 键 user_name 的值是 zhangsan1

3. 加载数据

将数据文件加载到刚创建的表中：

LOAD DATA LOCAL INPATH '/opt/module/datas/stu04.txt' INTO TABLE stu03;

4. 查询数据

示例查询1

SELECT 
    sku_id,
    sku_name,
    state_map 
FROM 
    stu03;

解析

• sku_id: 选择 SKU 的 ID。
• sku_name: 选择 SKU 的名称。
• state_map: 选择整个 state_map 列，这将返回该列的所有内容（键值对）。

结果（只展示了三行）

sku_id	sku_name	state_map
1	华为Mate50	{“id”:“1111”, “token”:“2222”, “user_name”:“zhangsan”}
2	华为Mate60	{“id”:“1113”, “token”:“2224”, “user_name”:“zhangsan2”}
3	小米14	{“id”:“1114”, “token”:“2225”, “user_name”:“zhangsan3”}

示例查询2：直接提取特定键

SELECT 
    sku_id,
    sku_name,
    state_map['id'] AS id,
    state_map['token'] AS token,
    MAP_KEYS(state_map) AS keys,
    MAP_VALUES(state_map) AS values,
    SIZE(state_map) AS number_of_entries 
FROM 
    stu03;

解析

• state_map['id'] AS id: 从 state_map 中提取 id。
• state_map['token'] AS token: 从 state_map 中提取 token。
• MAP_KEYS(state_map) AS keys: 获取 state_map 中所有的键。
• MAP_VALUES(state_map) AS values: 获取 state_map 中所有的值。
• SIZE(state_map) AS number_of_entries: 获取 state_map 中的键值对数量。

结果

sku_id	sku_name	id	token	keys	values	number_of_entries
1	华为Mate50	1111	2222	[“id”, “token”, “user_name”]	[“1111”, “2222”, “zhangsan”]	3
2	华为Mate60	1113	2224	[“id”, “token”, “user_name”]	[“1113”, “2224”, “zhangsan2”]	3
3	小米14	1114	2225	[“id”, “token”, “user_name”]	[“1114”, “2225”, “zhangsan3”]	3

示例查询3：使用 MAP_KEYS 和索引

SELECT 
    sku_id,
    sku_name,
    MAP_KEYS(state_map)[0] AS first_key,
    MAP_VALUES(state_map)[0] AS first_value,
    MAP_KEYS(state_map) AS keys,
    MAP_VALUES(state_map) AS values,
    SIZE(state_map) AS number_of_entries 
FROM 
    stu03;

解析

• MAP_KEYS(state_map)[0] AS first_key: 获取 state_map 中的第一个键。
• MAP_VALUES(state_map)[0] AS first_value: 获取 state_map 中的第一个值。
• MAP_KEYS(state_map) AS keys: 获取所有键。
• MAP_VALUES(state_map) AS values: 获取所有值。
• SIZE(state_map) AS number_of_entries: 获取键值对数量。

结果

根据相同的 state_map 内容，查询结果将显示如下：

sku_id	sku_name	first_key	first_value	keys	values	number_of_entries
1	华为Mate50	id	1111	[“id”, “token”, “user_name”]	[“1111”, “2222”, “zhangsan”]	3
2	华为Mate60	id	1113	[“id”, “token”, “user_name”]	[“1113”, “2224”, “zhangsan2”]	3
3	小米14	id	1114	[“id”, “token”, “user_name”]	[“1114”, “2225”, “zhangsan3”]	3