Hive中,为什么string要先转double,再转bigint
时间: 2023-12-09 17:06:25 浏览: 36
在Hive中,将字符串类型转换为大整数类型时,需要经过两次类型转换:首先将字符串类型转换为double类型,然后再将double类型转换为大整数类型。这是因为Hive中没有直接将字符串类型转换为大整数类型的函数,只有将字符串类型转换为数值类型的函数,例如CAST、CONVERT等。因此,为了将字符串类型转换为大整数类型,需要经过两次类型转换。
具体来说,第一次将字符串类型转换为double类型是因为Hive中的大整数类型和浮点数类型都属于数值类型,而将字符串类型转换为浮点数类型比将字符串类型转换为大整数类型更容易。其次,将double类型转换为大整数类型时,需要使用CAST函数,例如:
```sql
SELECT CAST(CAST('12345678901234567890' AS DOUBLE) AS BIGINT);
```
上述语句先将字符串类型的'12345678901234567890'转换为double类型,然后再将double类型转换为bigint类型,得到的结果为12345678901234567680,因为double类型的精度有限,无法精确表示这么大的整数。因此,在Hive中,如果需要将字符串类型转换为大整数类型,需要注意精度问题。
相关问题
hive string转换为数字
在Hive中,将字符串转换为数字可以使用cast语句。语法为:cast(value as type),其中value为要转换的字符串,type为目标数据类型。例如,将字符串“123”转换为整数:
select cast("123" as int);
可以将字符串转换为以下数据类型:tinyint、smallint、int、bigint、float、double、decimal等。
需要注意的是,如果要转换的字符串不符合目标数据类型的格式,则会出现转换错误。例如,将字符串“abc”转换为整数时,会出现以下错误提示:
Failed with exception java.io.IOException:org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException:java.lang.NumberFormatException: For input string: "abc"
因此,在进行string转换为数字操作时,务必确保原始字符串数据符合目标数据类型的格式要求。
hive 电商数仓 ods 存储的json 到dwd怎么转换
将 Hive 电商数仓 ODS 存储的 JSON 转换到 DWD 的过程如下:
1. 创建 DWD 表,定义表结构和分区方式,例如:
```
CREATE TABLE dwd_orders (
order_id BIGINT,
user_id BIGINT,
product_id BIGINT,
order_time STRING,
order_amount DOUBLE,
order_status INT
)
PARTITIONED BY (dt STRING);
```
2. 使用 Hive 内置函数 `get_json_object` 解析 JSON 数据,将其转换为 DWD 表的字段,例如:
```
INSERT INTO TABLE dwd_orders PARTITION (dt='2022-01-01')
SELECT
CAST(get_json_object(json_data, '$.order_id') AS BIGINT),
CAST(get_json_object(json_data, '$.user_id') AS BIGINT),
CAST(get_json_object(json_data, '$.product_id') AS BIGINT),
CAST(get_json_object(json_data, '$.order_time') AS STRING),
CAST(get_json_object(json_data, '$.order_amount') AS DOUBLE),
CAST(get_json_object(json_data, '$.order_status') AS INT)
FROM ods_orders
WHERE dt='2022-01-01';
```
这里假设 ODS 表名为 `ods_orders`,包含 JSON 格式的数据,并且数据存储在 `dt='2022-01-01'` 的分区中。使用 `get_json_object` 函数解析 JSON 字段,然后将解析后的结果插入到 DWD 表 `dwd_orders` 的对应字段中,并指定分区为 `dt='2022-01-01'`。
需要注意的是,使用 `get_json_object` 函数解析 JSON 数据可能会比较耗时,因此在实际应用中可以考虑使用更高效的 JSON 库,例如 Jackson、Gson 等。