``` SELECT P6.name task_name, P7.name task_type, P8.name principal_role, P9.name principal, P6.standard_work_hour, P6.has_output_package is_delivery_stuff, P3.name task_state, P6.predecessor front_task, P6.plan_starttime, P6.plan_endtime, P6.real_starttime, P6.real_endtime, P6.real_duration, P4.name task_department, P10.name delivery_name, p6.publish_time, P6.wfstate flow_state, P6.code task_code, P6.task_grade, P6.important_task, CURRENT_TIMESTAMP() edit_time FROM view.ic_dev15oc_mart.view_dwd_plm_imp_plm_pm_prj_t_17010_hw_dev15oc_1054010535 P6 LEFT JOIN view.ic_dev15oc_mart.view_ods_plm_imp_plm_pm_task_type_17010_dev15oc_1054010535 P7 ON P6.type_id = P7.id LEFT JOIN view.ic_dev15oc_mart.view_ods_plm_imp_plm_pm_role_17010_dev15oc_1054010535 P8 ON P6.principal_role = P8.id LEFT JOIN view.ic_dev15oc_mart.view_ods_plm_bd_staff_17010_dev15oc_1054480385 P9 ON P6.principal = P9.id LEFT JOIN view.ic_dev15oc_mart.view_ods_plm_imp_base_lc_st_17010_dev15oc_1054010535 P3 ON P6.lifecycle_attrpool_id = P3.id LEFT JOIN view.ic_dev15oc_mart.view_ods_plm_org_admin_17010_dev15oc_1054480402 P4 ON P6.principal_dept = P4.id LEFT JOIN view.ic_dev15oc_mart.view_ods_plm_imp_plm_pm_prj_t_dt_17010_dev15oc_1054010535 P10 ON P6.id = P10.taskid```根据以上代码字段建一张hive表，注意HIVE里只保留四种字段类型，分别是STRING、BIGINT、DOUBLE、Decimal

<think>嗯，用户给了我一个SQL查询的代码，然后让我根据这个代码在Hive里建表，而且Hive里只能使用STRING、BIGINT、DOUBLE和Decimal这四种类型。首先，我需要仔细分析这个SQL查询中的各个字段，然后确定每个字段对应的数据类型。 首先，我需要查看每个字段的来源表，以及它们在原表中的数据类型。不过用户可能没有给出原表的结构，所以可能需要根据字段名和常见的命名习惯来推断类型。比如，像name这样的字段通常是字符串，而像standard_work_hour可能是一个数值类型，可能是整数或者小数。用户提到Hive只能用四种类型，所以数值类型需要判断是BIGINT、DOUBLE还是Decimal。 接下来，我需要处理LEFT JOIN的部分。每个LEFT JOIN关联的表可能会有不同的字段，但这里用户只是从这些表中选择了name字段，比如P7.name作为task_type，P8.name作为principal_role，等等。这些name字段应该都是STRING类型。 然后，看主表P6中的字段，比如code、task_grade、important_task这些。code可能是一个字符串，task_grade可能是整数，但要看是否有小数。比如，task_grade如果是等级，可能用整数，比如1,2,3，所以可能用BIGINT。important_task可能是个布尔值，但Hive没有布尔类型，所以可能用STRING，比如'Y'/'N'，或者转成BIGINT的0/1。但用户没有说明，可能需要保持原样，用STRING。 时间相关的字段，比如plan_starttime、plan_endtime等，在Hive中通常用TIMESTAMP类型，但用户要求只能用四种类型，所以可能需要转换为STRING来存储时间格式。或者如果原字段是时间戳，可能用BIGINT存储Unix时间戳，但这里用户可能希望保持原格式，所以用STRING更保险。 数值类型的字段需要特别注意，比如standard_work_hour可能代表工时，可能是小数，所以用Decimal或者DOUBLE。如果有精度要求，比如需要保留两位小数，应该用Decimal(10,2)，否则用DOUBLE也可以。real_duration如果是持续时间，可能是整数小时数，所以用BIGINT，或者可能是小数，所以需要确认。 has_output_package这个字段，原代码中是is_delivery_stuff，可能是一个布尔值，但同样，Hive没有布尔类型，所以可能转换为STRING，比如'true'/'false'，或者用BIGINT的1/0。不过原字段名中有is，可能原表是布尔，但转换到Hive时用STRING。 另外，像publish_time和edit_time这样的时间字段，同样需要处理为STRING。CURRENT_TIMESTAMP()在Hive中生成的是时间戳，但根据规则，需要转成STRING或者BIGINT。不过用户可能希望保留日期格式，所以用STRING。 接下来，我需要逐个检查每个字段： - task_name (P6.name)：STRING - task_type (P7.name)：STRING - principal_role (P8.name)：STRING - principal (P9.name)：STRING - standard_work_hour：可能是小时数，比如8.5小时，所以用Decimal(10,2)或者DOUBLE。根据用户需求，如果有小数位，用Decimal更合适。 - is_delivery_stuff (P6.has_output_package)：可能原字段是布尔，转换为STRING，比如'true'/'false'，或者用BIGINT的1/0。但用户示例中没有说明，所以可能保持原样，可能原字段是INT或类似类型，所以可能需要用BIGINT，但如果是字符串的话，就用STRING。需要看原表结构，但用户没有给出，可能需要根据字段名猜测。比如has_output_package可能是标记是否有输出包，可能用1/0，所以BIGINT。 - task_state (P3.name)：STRING - front_task (P6.predecessor)：如果predecessor存储的是任务ID，可能是STRING或者BIGINT。但原字段名是predecessor，可能关联到其他任务的code或ID，如果是数字，可能是BIGINT，否则STRING。需要看具体情况，但可能用STRING更安全，比如如果有字母数字组合。 - plan_starttime，plan_endtime，real_starttime，real_endtime：时间类型，转为STRING。 - real_duration：持续时间，可能是小时数，整数或小数，所以BIGINT或Decimal。比如如果是按小时计算，整数的话用BIGINT，否则Decimal。 - task_department (P4.name)：STRING - delivery_name (P10.name)：STRING - publish_time：时间，STRING。 - flow_state (P6.wfstate)：可能是一个状态码，如字符串或数字。原字段名wfstate可能表示工作流状态，可能用STRING，比如'active', 'completed'，或者状态代码用BIGINT。需要看具体情况，但根据关联到P3.name是task_state，所以可能wfstate是代码，而P3.name是状态名称。例如，如果wfstate是数字ID，则用BIGINT，否则STRING。但原表P6中的wfstate可能存储的是代码，比如字符串，所以用STRING。 - task_code (P6.code)：通常code是字符串，如'TASK001'，所以STRING。 - task_grade：等级，可能是整数，所以BIGINT。 - important_task：可能存储的是标记是否为重要任务，可能用1/0，所以BIGINT。 - edit_time：CURRENT_TIMESTAMP()生成的时间，转为STRING。 现在需要确认每个字段对应的Hive类型： - 所有name字段都是STRING。 - standard_work_hour：可能需要Decimal，比如DECIMAL(10,2)。 - has_output_package (is_delivery_stuff)：如果原字段是布尔，可能用BIGINT（1/0），但如果是字符串如'Y'/'N'则用STRING。用户示例中的字段是is_delivery_stuff，可能希望用STRING，但需要确认。假设原字段是INT类型（1/0），则转为BIGINT。 - real_duration：可能存储的是实际耗时，比如小时数，可能是整数或小数，所以用DECIMAL(10,2)。 - wfstate：可能用STRING，例如状态代码如'RUNNING'，但如果是数字则用BIGINT。假设是字符串。 - task_grade：BIGINT。 - important_task：BIGINT（1/0）。 现在需要整理所有字段的类型： task_name STRING, task_type STRING, principal_role STRING, principal STRING, standard_work_hour DECIMAL(10,2), is_delivery_stuff BIGINT, task_state STRING, front_task STRING, plan_starttime STRING, plan_endtime STRING, real_starttime STRING, real_endtime STRING, real_duration DECIMAL(10,2), task_department STRING, delivery_name STRING, publish_time STRING, flow_state STRING, task_code STRING, task_grade BIGINT, important_task BIGINT, edit_time STRING 不过需要确认是否有其他字段可能需要调整。例如，standard_work_hour是否有可能是整数，比如BIGINT？如果原数据中没有小数，可以，但如果有小数位，必须用Decimal或DOUBLE。同理，real_duration如果是整数小时，可以用BIGINT，否则Decimal。 另外，对于Decimal类型，需要指定精度和小数位数。如果用户没有明确说明，可以假设为DECIMAL(10,2)作为通用选择。 所以最终的建表语句应该是这样的，将所有时间字段转为STRING，数值字段根据情况用BIGINT、Decimal，其他字符串用STRING。例如： CREATE TABLE IF NOT EXISTS table_name ( task_name STRING, task_type STRING, principal_role STRING, principal STRING, standard_work_hour DECIMAL(10,2), is_delivery_stuff BIGINT, task_state STRING, front_task STRING, plan_starttime STRING, plan_endtime STRING, real_starttime STRING, real_endtime STRING, real_duration DECIMAL(10,2), task_department STRING, delivery_name STRING, publish_time STRING, flow_state STRING, task_code STRING, task_grade BIGINT, important_task BIGINT, edit_time STRING ) STORED AS ORC; -- 或者其他存储格式，用户没说，默认可能用TEXTFILE，但通常ORC更常见。 但用户可能希望指定存储格式，但问题中没有提到，所以可能不需要。此外，可能需要添加COMMENT，但用户也没有要求。 最后，要确保没有使用其他类型，比如TIMESTAMP，全部转换为允许的四种类型。例如，所有时间相关的字段都用STRING。</think>根据您的需求，我们将按照以下步骤构建HIVE表： ----- ### **步骤1：字段类型映射** 根据HIVE的4种允许类型，映射规则如下： ``` STRING：所有文本、名称、编码、时间戳字符串 BIGINT：整数型数据（如状态码、是否类字段） DOUBLE：非精确数值（如工时的小数部分） DECIMAL：精确数值（需指定精度，假设默认DECIMAL(10,2)） ``` ----- ### **步骤2：字段类型分析** 原始SQL字段与HIVE类型对应关系： | 字段名 | 原字段来源 | 映射类型 | 映射依据 | |---------------------|---------------------|----------------|--------------------------------------------------------------------------| | task_name | P6.name | STRING | 名称类文本 | | task_type | P7.name | STRING | 类型描述文本 | | principal_role | P8.name | STRING | 角色名称文本 | | principal | P9.name | STRING | 人员名称文本 | | standard_work_hour | P6.standard_work_hour | DECIMAL(10,2) | 精确工时（通常保留两位小数） | | is_delivery_stuff | P6.has_output_package | BIGINT | 是否类字段（0/1） | | task_state | P3.name | STRING | 状态名称文本 | | front_task | P6.predecessor | STRING | 任务编码一般为字符串 | | plan_starttime | P6.plan_starttime | STRING | 时间戳按字符串存储 | | plan_endtime | P6.plan_endtime | STRING | 同上 | | real_starttime | P6.real_starttime | STRING | 同上 | | real_endtime | P6.real_endtime | STRING | 同上 | | real_duration | P6.real_duration | DECIMAL(10,2) | 精确持续时间（保留两位小数） | | task_department | P4.name | STRING | 部门名称文本 | | delivery_name | P10.name | STRING | 交付物名称文本 | | publish_time | P6.publish_time | STRING | 时间戳按字符串存储 | | flow_state | P6.wfstate | STRING | 工作流状态通常为文本编码 | | task_code | P6.code | STRING | 任务编码一般为字符串 | | task_grade | P6.task_grade | BIGINT | 任务等级通常为整数 | | important_task | P6.important_task | BIGINT | 是否重要任务（0/1） | | edit_time | CURRENT_TIMESTAMP() | STRING | 当前时间戳按字符串存储 | ----- ### **步骤3：建表语句** ```sql CREATE TABLE IF NOT EXISTS prj_task_detail ( task_name STRING COMMENT '任务名称', task_type STRING COMMENT '任务类型', principal_role STRING COMMENT '负责人角色', principal STRING COMMENT '负责人', standard_work_hour DECIMAL(10,2) COMMENT '标准工时', is_delivery_stuff BIGINT COMMENT '是否有交付物(0否1是)', task_state STRING COMMENT '任务状态', front_task STRING COMMENT '前置任务编码', plan_starttime STRING COMMENT '计划开始时间', plan_endtime STRING COMMENT '计划结束时间', real_starttime STRING COMMENT '实际开始时间', real_endtime STRING COMMENT '实际结束时间', real_duration DECIMAL(10,2) COMMENT '实际持续时间', task_department STRING COMMENT '责任部门', delivery_name STRING COMMENT '交付物名称', publish_time STRING COMMENT '发布时间', flow_state STRING COMMENT '流程状态', task_code STRING COMMENT '任务编码', task_grade BIGINT COMMENT '任务等级', important_task BIGINT COMMENT '是否重点任务(0否1是)', edit_time STRING COMMENT '最后编辑时间' ) STORED AS ORC TBLPROPERTIES ("orc.compress"="SNAPPY"); ``` ----- ### **关键设计说明** 1. **时间字段处理**：所有时间相关字段统一存储为STRING类型，保留原始格式（如`2023-01-01 10:00:00`），避免时区转换问题 2. **布尔值转换**：`is_delivery_stuff`和`important_task`映射为BIGINT（0/1），兼容HIVE无BOOLEAN类型的限制 3. **数值精度控制**：工时类字段使用`DECIMAL(10,2)`确保计算精度，避免浮点误差 4. **存储优化**：使用ORC格式+SNAPPY压缩，提升查询性能并减少存储空间 需要调整精度或字段逻辑时可进一步补充业务规则。