梳理常见的Hive数据类型；列表展示说明

- Hive常见的数据类型包括：TINYINT、SMALLINT、INT、BIGINT、FLOAT、DOUBLE、BOOLEAN、STRING、TIMESTAMP、DATE、BINARY等。
- TINYINT：占用1个字节，范围为-128~127，适用于存储小数字。
- SMALLINT：占用2个字节，范围为-32768~32767，适用于存储较小的数字。
- INT：占用4个字节，范围为-2147483648~2147483647，适用于存储普通整数。
- BIGINT：占用8个字节，范围为-9223372036854775808~9223372036854775807，适用于存储大整数。
- FLOAT：占用4个字节，float的精度是单精度，相当于保留7位小数，适用于存储精度要求不高的小数。
- DOUBLE：占用8个字节，double的精度是双精度，相当于保留15位小数，适用于存储对精度要求比较高的小数。
- BOOLEAN：占用1个字节，只有true和false两个值。
- STRING：字符串类型，存储varchar类型数据。
- TIMESTAMP：时间戳类型，存储stirng类型的时间戳。
- DATE：日期类型，存储string类型的日期。
- BINARY：二进制类型，例如存储图片或者视频数据等。

以上是对Hive数据类型的梳理和列表展示说明，希望能对您有帮助。

相关问题

杜茂康版c++数据类型详细梳理

C++ 数据类型可以分为基本数据类型和复合数据类型两种，下面是详细介绍：

1. 基本数据类型：

- 整型：分为有符号整型和无符号整型，包括 char、short、int、long、long long 等。

- 浮点型：包括 float、double、long double 等。

- 布尔型：包括 true 和 false 两个值。

- 字符型：用于存储单个字符的数据类型，包括 char 和 wchar_t 等。

2. 复合数据类型：

- 数组：由相同类型的元素组成的数据集合。

- 结构体：由不同类型的元素组成的数据集合。

- 联合体：由不同类型的元素组成的数据集合，但同一时刻只能有一个元素有效。

- 枚举类型：由一组命名的常量值组成的数据类型。

- 指针类型：用于存储变量的内存地址。

- 函数类型：用于存储函数的地址。

以上就是 C++ 数据类型的详细介绍，希望可以帮助到你。

进一步梳理业务和数据资产

进一步梳理业务和数据资产可以帮助组织更好地理解和管理其数据资产，以支持业务需求和决策。以下是一些步骤和方法，可用于进一步梳理业务和数据资产：

1. 业务理解和分类：深入了解组织的业务流程和需求，将业务进行分类和划分，例如按部门、产品线、渠道等分类。这有助于识别关键业务领域和相关的数据资产。

2. 数据收集和整合：收集和整合与每个业务领域相关的数据资产。这包括从各种数据源收集数据，如数据库、文件、API接口等，并将其整合到一个统一的数据存储中。

3. 数据血缘分析：进行数据血缘分析，追踪数据的来源、传递路径和转换过程。这有助于了解数据的质量和可靠性，并识别潜在的数据问题。

4. 数据价值评估：评估每个数据资产的价值和重要性，以确定哪些数据对业务决策和价值创造最为关键。可以考虑数据的稀缺性、关联性、敏感性等因素。

5. 数据流程图和架构设计：绘制数据流程图和架构设计，清晰地展示数据的流动和处理过程。这有助于识别数据流程中的瓶颈和改进点，并支持后续的数据资产管理和优化。

6. 数据文档化和标准化：为每个数据资产创建文档，记录相关信息，如数据定义、字段说明、业务规则等。同时，制定数据标准和规范，确保数据的一致性和规范性。

7. 数据访问和权限管理：制定合理的数据访问策略，根据业务需求和安全要求，管理和控制对数据资产的访问权限。确保只有授权人员能够访问和使用数据。

8. 数据质量管理：建立数据质量管理机制，监控和评估数据的质量，并采取相应的措施进行数据清洗、校验和修复。这有助于提高数据的准确性、完整性和一致性。

9. 数据安全和合规性保护：确保数据资产的安全性和合规性，例如加密敏感数据、建立访问审计机制、遵守相关法规和隐私政策等。

10. 数据治理和监控：建立数据治理框架，包括责任分配、决策机制和流程规范等。同时，建立数据监控机制，及时发现和处理数据异常情况。

通过以上步骤和方法，可以更好地梳理和管理业务和数据资产，提高数据的价值和利用效率，并确保数据的安全和合规性。这有助于组织做出更准确、可靠的业务决策，并支持业务的创新和发展。