Hive既有大多数关系数据库中的基本类型，又有集合这种复杂类型。

基本类型

数字类型

整数类型

-2,147,483,648 ~ 2,147,483,647之间的整数类型默认是INT型，除非指定了格式100Y、100S、100L会自动转换为TINYINT、SMALLINT、BIGINT

浮点数类型

浮点数默认会当作DOUBLE型；
Hive中的DECIMAL基于Java中的BigDecimal，BigDecimal用于表示任意精度的不可修改的十进制数字；
DECIMAL不指定精度时默认为DECIMAL(10,0)；

字符串类型

String
string类型可以用单引号（’）或双引号（”）定义，Hive在string中使用C-style。
Varchar
varchar类型由长度定义，范围为1-65355，如果存入的字符串长度超过了定义的长度，超出部分会被截断。尾部的空格也会作为字符串的一部分，影响字符串的比较。
Char
char是固定长度的，最大长度255，而且尾部的空格不影响字符串的比较。
三种类型对尾部空格的区别，参考如下例子，每个字段都插入同样的字符并且在尾部有不同的空格。

create table char_a (c1 char(4),c2 char(5),str1 string,str2 string,var1 varchar(4),var2 varchar(6));
insert into char_a values('ccc ','ccc  ','ccc ','ccc    ','ccc ','ccc   ');
select c1=c2,str1=str2,var1=var2 from char_a;

OK
true    false   false
Time taken: 1.101 seconds, Fetched: 1 row(s)

日期与时间戳

Timestamps
timestamp表示UTC时间，可以是以秒为单位的整数；带精度的浮点数，最大精确到小数点后9位，纳秒级；java.sql.Timestamp格式的字符串 YYYY-MM-DD hh:mm:ss.fffffffff
Date
Hive中的Date只支持YYYY-MM-DD格式的日期，其余写法都是错误的，如需带上时分秒，请使用timestamp

复杂类型

STRUCT
类似于C、C#语言，Hive中定义的struct类型也可以使用点来访问。从文件加载数据时，文件里的数据分隔符要和建表指定的一致。

CREATE TABLE IF NOT EXISTS person_1 (id int,info struct<name:string,country:string>)  
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' 
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY ':' 
STORED AS TEXTFILE;

创建一个文本文件test_struct.txt
1,'dd':'jp'
2,'ee':'cn'
3,'gg':'jp'
4,'ff':'cn'
5,'tt':'jp'

导入数据
LOAD DATA LOCAL INPATH '/data/test_struct.txt' OVERWRITE INTO TABLE person_1;

查询数据
hive> select * from person_1;
OK
1   {"name":"'dd'","country":"'jp'"}
2   {"name":"'ee'","country":"'cn'"}
3   {"name":"'gg'","country":"'jp'"}
4   {"name":"'ff'","country":"'cn'"}
5   {"name":"'tt'","country":"'jp'"}
Time taken: 0.046 seconds, Fetched: 5 row(s)

hive> select id,info.name,info.country from person_1 where info.name='dd';
OK
1   dd  jp
Time taken: 1.166 seconds, Fetched: 1 row(s)

ARRAY
ARRAY表示一组相同数据类型的集合，下标从零开始，可以用下标访问

CREATE TABLE IF NOT EXISTS array_1 (id int,name array<STRING>)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' 
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY ':' 
STORED AS TEXTFILE;

导入数据
LOAD DATA LOCAL INPATH '/data/test_array.txt' OVERWRITE INTO TABLE array_1;

查询数据
hive> select * from array_1;
OK
1   ["dd","jp"]
2   ["ee","cn"]
3   ["gg","jp"]
4   ["ff","cn"]
5   ["tt","jp"]
Time taken: 0.041 seconds, Fetched: 5 row(s)

hive> select id,name[0],name[1] from array_1 where name[1]='cn';
OK
2   ee  cn
4   ff  cn
Time taken: 1.124 seconds, Fetched: 2 row(s)

MAP
MAP是一组键值对的组合，可以通过KEY访问VALUE，键值之间同样要在创建表时指定分隔符。

CREATE TABLE IF NOT EXISTS map_1 (id int,name map<STRING,STRING>)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' 
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY ':' 
MAP KEYS TERMINATED BY ':'
STORED AS TEXTFILE;

加载数据
LOAD DATA LOCAL INPATH '/data/test_map.txt' OVERWRITE INTO TABLE map_1;

查询数据
hive> select * from map_1;
OK
1   {"name":"dd","country":"jp"}
2   {"name":"ee","country":"cn"}
3   {"name":"gg","country":"jp"}
4   {"name":"ff","country":"cn"}
5   {"name":"tt","country":"jp"}
Time taken: 0.038 seconds, Fetched: 5 row(s)

select id,info['name'],info['country'] from map_1 where info['country']='cn';
OK
2   ee  cn
4   ff  cn
Time taken: 1.088 seconds, Fetched: 2 row(s)

UINON TYPES
Hive除了支持STRUCT、ARRAY、MAP这些原生集合类型，还支持集合的组合，不支持集合里再组合多个集合。
简单示例MAP嵌套ARRAY，手动设置集合格式的数据非常麻烦，建议采用INSERT INTO SELECT 形式构造数据再插入UNION表。

创建DUAL表，插入一条记录，用于生成数据
create table dual(d string);
insert into dual values('X');

创建UNION表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS uniontype_1 
(
id int,
info map<STRING,array<STRING>>
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' 
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY '-'
MAP KEYS TERMINATED BY ':'
STORED AS TEXTFILE;

插入数据
insert overwrite table uniontype_1
select 1 as id,map('english',array(99,21,33)) as info from dual
union all
select 2 as id,map('english',array(44,33,76)) as info from dual
union all
select 3 as id,map('english',array(76,88,66)) as info from dual;

查询数据
hive> select * from uniontype_1;
OK
3   {"german":[76,88,66]}
2   {"chinese":[44,33,76]}
1   {"english":[99,21,33]}
Time taken: 0.033 seconds, Fetched: 3 row(s)

hive> select * from uniontype_1 where info['english'][2]>30;
OK
1   {"english":[99,21,33]}
Time taken: 1.08 seconds, Fetched: 1 row(s)