写在前边的话：

        同样是在做豆瓣电影数据分析的小课题的时候遇到的一个问题：hive表中的电影类型存储格式为array，那么我如何针对每一个类型做统计呢？

        本来是想在基于豆瓣电影数据进行相关的数据分析项目      中进行相关解释说明的，仔细想了下，刚好拿出来，对hive的三个复杂数据类型做一个总结性的学习

        关于Hive的一些其他数据类型使用参考：Hive的数据类型解析和表的操作实例

1：Array

     顾名思义就是数组，使用方式 array<>

     1)：创建表

     拿电影数据为例，数据的维度包括

      创建movie_message表：

create table movie_message(
    id int,
	title string,
	daoyan array<string>,
	bianju array<string>,
	leixing array<string>,
	zhuyan array<string>,
	year int,
	month int,
	shichang int,
	disnum int,
	score float
)
comment "this table about movie's message"
row format delimited fields terminated by ","
collection items terminated by '/';

      加载数据（可以从本地加载，也可以从hdfs装载，当然也可以从别的表中查询结果进行转载），这里从本地装载

load data local inpath "/home/master/mycode/new_movies_load.csv" into table movie_message;

    2)：查看array的元素

      用下标进行寻找，类似于其他编程语言中的数组访问

hive> select leixing[0] from movie_message limit 5;
OK
剧情
剧情
剧情
纪录片
喜剧
Time taken: 1.116 seconds, Fetched: 5 row(s)

   3)：内嵌查询及统计

     这里就是 写在前边的话中提到的问题，这里使用explode和lateral view关键字，应该这样写

select lx,count(*) from movie_message lateral view explode(leixing) leixing as lx group by lx;

       结果为：

传记    194
儿童    18
冒险    242
剧情    1490
动作    252
动画    106
历史    208
古装    9
同性    84
喜剧    618
奇幻    178
家庭    130
恐怖    152
悬念    2
悬疑    386
情色    19
惊悚    435
戏曲    11
战争    144
歌舞    40
武侠    1
灾难    11
爱情    404
犯罪    442
真人秀  6
短片    165
科幻    165
纪录片  620
脱口秀  10
舞台艺术        8
西部    6
运动    29
音乐    123
鬼怪    1
黑色电影        4

     4)：如何保存查询结果

       这里使用overwrite方法，只需在你的语句前加上即可

insert overwrite local directory "you path"

          也可以指定字段之间的分隔符

row format delimited fields terminated by "\t"

          还是上边统计类型的例子，这里将其查询结果保存在本地/home/master/mycode/movie_leixing

insert overwrite local directory "/home/master/mycode/movie_leixing"
row format delimited fields terminated by "\t"
select lx,count(*) from movie_message lateral view explode(leixing) leixing as lx group by lx;

          

2：Map

     就是<key:value>这样的键值对，假设我们有这样格式的数据人物A，主演了BCD电影，将于2016-05上映

A       ABC:2016-05,EFG:2016-09
B       OPQ:2015-06,XYZ:2016-04

     1)：创建表

 create table people_movie(
 name string,
 movie map<string,string> )
 row format delimited fields terminated by "\t"
 collection items terminated by ","
 map keys terminated by ":";

           加载数据

load data local inpath "/home/master/map" into table people_movie;

     2)：普通查看表数据

hive> select * from people_movie;
OK
A       {"ABC":"2016-05","EFG":"2016-09"}
B       {"OPQ":"2015-06","XYZ":"2016-04"}
A       {"ABC":"2016-05","EFG":"2016-09"}
B       {"OPQ":"2015-06","XYZ":"2016-04"}
Time taken: 0.148 seconds, Fetched: 4 row(s)
hive> select movie['ABC'] from people_movie;
OK
2016-05
NULL
2016-05
NULL
Time taken: 0.144 seconds, Fetched: 4 row(s)

    3)：使用explode关键字查询

hive> select explode(movie) as (m_name,m_time) from people_movie;
OK
ABC     2016-05
EFG     2016-09
OPQ     2015-06
XYZ     2016-04
ABC     2016-05
EFG     2016-09
OPQ     2015-06
XYZ     2016-04
Time taken: 0.121 seconds, Fetched: 8 row(s)

   4)：使用explode和lateral view结合查询

hive> select name,mo,time from people_movie lateral view explode(movie) movie as mo,time; 
OK
A       ABC     2016-05
A       EFG     2016-09
B       OPQ     2015-06
B       XYZ     2016-04
A       ABC     2016-05
A       EFG     2016-09
B       OPQ     2015-06
B       XYZ     2016-04
Time taken: 0.147 seconds, Fetched: 8 row(s)

3：Structs

     类似于C语言中的结构体，内部数据通过X.X来获取，假设我们的数据格式是这样的，电影ABC，有1254人评价过，打分为7.4分

ABC     1254:7.4
DEF     256:4.9
XYZ     456:5.4

     1)：创建数据表

Time taken: 0.147 seconds, Fetched: 8 row(s)
hive> create table movie_score(
    > name string,
    > info struct<number:int,score:float>
    > )row format delimited fields terminated by "\t"
    > collection items terminated by ":";

     2)：查询表数据

hive> select * from movie_score;
OK
ABC     {"number":1254,"score":7.4}
DEF     {"number":256,"score":4.9}
XYZ     {"number":456,"score":5.4}
Time taken: 0.103 seconds, Fetched: 3 row(s)
hive> select info.number,info.score from movie_score;
OK
1254    7.4
256     4.9
456     5.4
Time taken: 0.148 seconds, Fetched: 3 row(s)

4：collect_set函数

     这里再另外介绍一个函数collect_set()，该函数的作用是将某字段的值进行去重汇总，产生Array类型字段，假设数据格式如下：

hive> select * from test;
OK
1       A
1       C
1       B
2       B
2       C
2       D
3       B
3       C
3       D
Time taken: 0.096 seconds, Fetched: 6 row(s)

      现在要统计每个id得到的等级

 select id,collect_set(name) from test group by id;

      结果为

Total MapReduce CPU Time Spent: 3 seconds 360 msec
OK
1       ["A","C","B"]
2       ["B","C","D"]
3       ["B","C","D"]
Time taken: 32.298 seconds, Fetched: 3 row(s)