ODPS MapReduce 支持的数据类型？

阿里云DataWorks中的ODPS MapReduce支持多种数据类型。常见的数据类型包括：

1. 文本型（STRING）：表示字符串类型，可以存储最多2 GB的长度。
2. 整型（BIGINT、INT、TINYINT、SMALLINT）：分别表示长整型、整型、短整型和字节型整数。
3. 浮点型（DOUBLE、FLOAT）：表示双精度浮点数和单精度浮点数。
4. 时间型（DATETIME、TIMESTAMP）：表示时间戳和标准日期时间格式。
5. 二进制型（BINARY）：表示二进制数据，可以存储最多2 GB的长度。
6. 布尔型（BOOLEAN）：表示布尔值。

此外，ODPS MapReduce还支持集合类型（ARRAY、MAP、STRUCT、MULTISET）和地理空间类型（POINT、LINESTRING、POLYGON、MULTIPOINT、MULTILINESTRING和MULTIPOLYGON）。这些数据类型具有更加丰富的数据表示和操作语义，可以满足更为复杂的数据处理需求。

在使用ODPS MapReduce进行数据处理时，您可以根据数据的实际类型和特点，选择适当的数据类型来存储和处理数据，以获得更好的计算性能和数据处理效果。

这篇笔记讲解比较详细，推荐参考，MapReduce中数据类型详解

MaxCompute设置数据类型版本属性的参数共有3个：

• odps.sql.type.system.odps2：MaxCompute 2.0数据类型版本的开关，属性值为True或False。

• odps.sql.decimal.odps2：MaxCompute 2.0的Decimal数据类型的开关，属性值为True或False。

• odps.sql.hive.compatible：MaxCompute Hive兼容模式（即部分数据类型和SQL行为兼容Hive）数据类型版本的开关，属性值为True或False。