Hive中支持毫秒级别的时间精度

实际上,Hive 在较新的版本中已经支持毫秒级别的时间精度。你可以通过设置 hive.exec.default.serialization.format 和 mapred.output.value.format 属性为 1,启用 Hive 的时间精度为毫秒级。可以使用以下命令进行设置:

复制代码
set hive.exec.default.serialization.format=1;
set mapred.output.value.format=1;

请注意,在设置这些属性之前,请确保你的 Hive 版本支持毫秒级时间精度,并且与底层的存储和查询引擎(如 Hadoop)兼容。

设置完成后,可以使用 TIMESTAMP 数据类型来存储毫秒级时间,例如:

复制代码
CREATE TABLE my_table(
    event_time TIMESTAMP
);

然后,可以将毫秒级时间值插入到该表中:

复制代码
INSERT INTO my_table VALUES ('2023-12-28 10:25:30.123');

这样,Hive 将能够正确解析和处理毫秒级时间精度。

最后,还需要注意的是,对于旧版本的 Hive,使用字符串或整数来处理毫秒级时间仍然是一种有效的替代方法。这取决于你的具体需求和 Hive 版本。

最好的做法是:

1.将时间的类型转化为字符串类型

2.后面如果要展示进行转化from_unixtime()和unix_timestamp()等函数,来进行时间戳的转换和格式化操作。

相关推荐
lifallen40 分钟前
hadoop.yarn 带时间的LRU 延迟删除
java·大数据·数据结构·hadoop·分布式·算法
哈哈很哈哈13 小时前
Hadoop JMX 配置的完整文档
大数据·hadoop·分布式
Dragon online13 小时前
数据仓库深度探索系列:架构选择与体系构建
大数据·数据仓库·分布式·架构·spark·大数据架构·数仓架构
数据要素X14 小时前
【数据架构08】数字化转型架构篇
大数据·数据库·数据仓库·架构·数据库架构
jzy37111 天前
国产化适配鲲鹏arm环境:hive on tez 单节点部署实践总结
linux·hadoop·apache hive
wzy06232 天前
基于 Hadoop 生态圈的数据仓库实践 —— OLAP 与数据可视化(三)
hadoop·impala
大数据狂人2 天前
深入剖析 StarRocks 与 Hive 的区别、使用场景及协同方案实践
大数据·starrocks·hive·数仓
wzy06232 天前
基于 Hadoop 生态圈的数据仓库实践 —— OLAP 与数据可视化(二)
hive·hadoop·impala·sparksql
wzy06232 天前
基于 Hadoop 生态圈的数据仓库实践 —— OLAP 与数据可视化(一)
hadoop·impala
wzy06232 天前
基于 Hadoop 生态圈的数据仓库实践 —— OLAP 与数据可视化(六)
hadoop·hue