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  • 2018-11-15 18:56:39

    Hive支持的数据类型分为两类,即基本数据类型和复杂数据类型.

    基本数据类型包括数值型、布尔型和字符串类型,

    复杂数据类型包括数据组(ARRAY)、映射(MAP)、结构体(STRUCT)和共同体(UNION).

     

    其中,基础数据类型包括:TINYINT,SMALLINT,INT,BIGINT,BOOLEAN,FLOAT,DOUBLE,STRING,BINARY,TIMESTAMP,DECIMAL,CHAR,VARCHAR,DATE。下面的表格列出这些基础类型所占的字节以及从什么版本开始支持这些类型。

     

    数据类型所占字节开始支持版本
    TINYINT1byte,-128 ~ 127 
    SMALLINT2byte,-32,768 ~ 32,767 
    INT4byte,-2,147,483,648 ~ 2,147,483,647 
    BIGINT8byte,-9,223,372,036,854,775,808 ~ 9,223,372,036,854,775,807 
    BOOLEAN  
    FLOAT4byte单精度 
    DOUBLE8byte双精度 
    STRING  
    BINARY 从Hive0.8.0开始支持
    TIMESTAMP 从Hive0.8.0开始支持
    DECIMAL 从Hive0.11.0开始支持
    CHAR 从Hive0.13.0开始支持
    VARCHAR 从Hive0.12.0开始支持
    DATE 从Hive0.12.0开始支持

     

    复杂类型包括ARRAY,MAP,STRUCT,UNION,这些复杂类型是由基础类型组成的。

      ARRAY:ARRAY类型是由一系列相同数据类型的元素组成,这些元素可以通过下标来访问。比如有一个ARRAY类型的变量fruits,它是由['apple','orange','mango']组成,那么我们可以通过fruits[1]来访问元素orange,因为ARRAY类型的下标是从0开始的;
      MAP:MAP包含key->value键值对,可以通过key来访问元素。比如”userlist”是一个map类型,其中username是key,password是value;那么我们可以通过userlist['username']来得到这个用户对应的password;
      STRUCT:STRUCT可以包含不同数据类型的元素。这些元素可以通过”点语法”的方式来得到所需要的元素,比如user是一个STRUCT类型,那么可以通过user.address得到这个用户的地址。
      UNION: UNIONTYPE,他是从Hive 0.7.0开始支持的。

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    JS简单数据类型与复杂数据类型

    1.简单类型与复杂类型

    • 简单类型又称为基本数据类型/值类型,在存储时变量中存储的是值本身,因此叫值类型
    • 包括五大类:string,number,boolean,undefined,null
    简单数据类型null 返回的是一个空对象 Object
    var timer = null;
    console.log(typeof timer); // 返回Object
    如果有个变量,以后打算存储为对象,暂时没想好做什么,这时可以先赋为null
    
    • 复杂类型,又叫做引用类型,在存储对象是存储的仅仅是地址(引用),因此叫又引用类型
    • 复杂类型是通过new关键字创建的对象,如Object,Array,Date等

    2.堆和栈

    • 简单数据类型存放在里面,里面直接开辟一个空间,存放的是值
    • 复杂数据类型存放在里面,首先在栈里面存放地址(十六进制表示),地址在指向堆里面的实例,真正的对象实例存放在堆空间中

    3.简单类型传参

    函数的形参也可以看作为一个变量,当我们把一个值类型变量作为参数传递给函数的形参时,其实是把变量在栈空间里的值复制了一份给形参,那么在方法中对形参进行任何修改,都不会影响到外部的变量。

    4.复杂类型传参

    函数的形参也可以看成是一个变量,当我们把引用类型变量传递给形参时,其实是把变量在栈空间保存的堆地址复制给了形参,形参和实参其实保存的是同一个堆地址,所以操作的是同一个对象。

    在这里插入图片描述

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  • TIA博途S7-1200学习笔记——数据类型

    千次阅读 多人点赞 2021-05-11 09:50:09
    西门子S7-1200数据类型总结笔记,来源于博途帮助文档。



    一、 概述

    数据类型组的有效性

    数据类型组中定义有数据的属性,例如:内容及有效存储区的表示。

    在用户程序中,可使用预定义的数据类型,并将这些数据类型添加到用户自定义数据类型中。此时,可使用以下类别:

    • 基本数据类型(二进制数、整数、浮点数、定时器、DATE、TOD、LTOD、CHAR、WCHAR)

    • 复杂数据类型(DT、LDT、DTL、STRING、WSTRING、ARRAY、STRUCT)

    • 用户自定义数据类型(PLC 数据类型 (UDT))

    • 指针

    • 参数类型

    • 系统数据类型

    • 硬件数据类型

    数据类型位数字节数
    Byte81
    Word1612
    Dwod324
    Lwod648

    二、 基本数据类型

    1 二进制数

    1.1 BOOL(位)

    长度: 1位

    取值: FALSE 或 TRUE

    输入值示例: FALSE、TRUE、BOOL#1、1、2#1、8#1、16#1、

    1.2 BYTE

    长度: 8位

    取值: 0 ~ 255 或 -128 ~ +127

    输入值示例: IB2、MB2、DB1.DBB4

    1.3 WORD

    长度: 16位

    取值: 0 ~ 65535 或 -32768 ~ +32767

    输入值示例: MW10、DB1.DBW2

    1.4 DWORD

    长度: 32位

    取值: 0 ~ 4294967295 或 -2147483647 ~ +2147483647

    输入值示例: MW10、DB1.DBW2

    1.5 LWORD

    长度: 64位

    取值:

    输入值示例:

    2 整数

    2.1 SINT

    长度: 8位

    取值: -128 ~ +127

    输入值示例: +55、SINT#+44

    2.2 USINT

    长度: 8位

    取值: 0 ~ +255

    输入值示例: 55、USINT#66

    2.3 INT

    长度: 16位

    取值: -32768 ~ +32768

    输入值示例: 555、INT#656

    2.4 UINT

    长度: 16位

    取值: 0 ~ 65535

    输入值示例: 6555、UINT#61156

    2.5 DINT

    长度: 32位

    取值: -2147483648 ~ +3147483647

    输入值示例: 126555、DINT#6111156

    2.6 UDINT

    长度: 32位

    取值: 0 ~ +4294967295

    输入值示例: 121216555、UDINT#61111156

    2.7 LINT

    长度: 64位

    取值:

    输入值示例:

    2.8 ULINT

    长度: 64位

    取值:

    输入值示例:

    3 浮点数

    3.1 REAL

    长度: 32位 [31位:符号位;23-30位:指数位;0-22位:尾数位]

    取值:

    输入值示例:

    处理 REAL 数据类型时会精确到 6 位数。

    3.2 LREAL

    长度: 64位 [63位:符号位;52-63位:指数位;0-51位:尾数位]

    取值:

    输入值示例:

    处理 LREAL 数据类型时会精确到 15 位数。

    4 字符串

    4.1 字符

    4.1.1 CHAR(字符)

    长度: 8位

    取值: ASCII 字符

    输入值示例: ‘A’

    4.1.2 WCHAR(宽字符)

    长度: 16位

    取值: ASCII 字符

    输入值示例: WCHAR#‘A’

    WCHAR 数据类型将扩展字符集中的单个字符保存为 UFT-16 编码形式。

    4.2 字符串

    4.2.1 STRING

    长度:

    取值: ASCII 字符串,包括特殊字符

    输入值示例: “name”

    三、复杂数据类型

    1 Array(数组)

    展开全文
  • 本文主要介绍hive中一些较为复杂数据类型,例如array,map,struct等类型

    array

    数据源是一个省份和其所包含城市组成的数组
    河北|石家庄,保定,邯郸,张家口,北戴河
    江西|南昌,九江,赣州,鹰潭,井冈山

    建表过程

    create table if not exists arr2(
    province string,
    city array<string>
    )
    comment 'this is table'
    row format delimited 
    fields terminated by '|'
    collection items terminated by ','        #用来定义数组中每一个元素的分隔符
    tblproperties('author'='laocao','dt'='2019-04-19') ;
    #用来定义hive表的一些属性,tblproperties,跟复杂数据类型并没有特定关系,可以写在任何表中
    
    
    load data local inpath '/root/array.txt' into table arr2 ; #加载数据
    

    使用array中元素,访问数组中的某一个元素

    hive中数组元素的使用,同样是采用下标的方式,下标从0开始

    select province,city[0] from arr2;
    

    数组长度

    size()函数

    select province,size(city) from arr2 where size(city)>4;
    

    查看数组中的每一个元素explode()

    explode()会将数组元素展开展示

    select explode(city) from arr2;
    

    注意:explode()函数只是生成了一个数据的展示方式,无法在表中产生一个新的数据列,即select province,explode(city) from arr2 会报错的

    确定数组中是否含有某一个元素

    arr_contains(数组名,值)   
    !arr_contains(数组名,值) 
    

    此处注意,如果不使用该函数,而直接使用 “值 in/not in 数组”,会报错,会报类型不匹配的错误,关于in/not in在hive0.3.2版本以后就已经支持了

    虚拟表 lateral view

    lateral view 会将explode生成的结果放到一个虚拟表中,然后这个虚拟表会和输入行即每个province进行join,来达到数据聚合的目的。

    浅显理解,此处的join,就是把虚拟表中的数据和每个province对应的后面数组中元素进行对比,假如一样,则进行聚合

    select province, scity    # 注意:这里用的是scity,是和lateral view()保持一致的
    from arr2
    lateral view explode(city) city as scity;   
    #要进行聚合的虚拟表,lateral view explode(字段) 虚拟表名 as 虚拟表字段    
    

    由上述得数组的使用场景 : 使用数组减少了数据的冗余,只输出了一个省份而不是一个城市输出一个省份

    纵向转横向,横向转纵向

    collect_set():纵向转横向,将多行数写入一行,此方法会对该列去重
    collect_list():作用同上,但是该方法不会对该列去重
    此时,默认的数据之间的分割符是逗号(,),也可以使用concat_ws()方法来指定分隔符

    select province,collect_set(scity) as city
    from arr_tmp
    group by province
    ;      
    效果:   河北 ["石家庄,保定,邯郸,秦皇岛,北戴河"]
    
    select province,concat_ws(',',collect_set(scity)) as city
    from arr_tmp
    group by province
    ; 
    

    array():横向转纵向

    select array("1","2","3");           
    效果:["1","2","3"]1:age字段16 17 18
    使用完array()
    16
    17 
    18
    

    map

    struct

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空空如也

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