为了写一个Apache Hive中数据类型转换为对应Snowflake中数据类型的程序，现在需要一个根据功能的一致性对应的Apache Hive和Snowflake的数据类型的表，请阅读以下Hive的数据类型和Snowflake的数据类型的链接，然后写出这张映射表，如果Snowflake中没有对应的Hive数据类型，则设置为string类型。
Hive的数据类型：
https://hive.apache.org/docs/latest/languagemanual-types_27838462/
Snowflake的数据类型：
https://docs.snowflake.com/en/sql-reference-data-types
根据Hive和Snowflake的官方文档分析，以下是数据类型映射表。对于没有直接对应的类型，统一映射为STRING类型：
| Hive 数据类型 | Snowflake 数据类型 | 说明 |
|---|---|---|
TINYINT |
TINYINT |
1字节整数（-128~127） |
SMALLINT |
SMALLINT |
2字节整数 |
INT |
INT |
4字节整数 |
BIGINT |
BIGINT |
8字节整数 |
FLOAT |
FLOAT |
单精度浮点数（Snowflake的FLOAT是双精度，但兼容性最佳） |
DOUBLE |
FLOAT |
双精度浮点数 |
DECIMAL(precision,scale) |
DECIMAL(precision,scale) |
固定精度小数 |
BOOLEAN |
BOOLEAN |
布尔值 |
STRING |
VARCHAR |
可变长度字符串（Snowflake默认最大16MB） |
VARCHAR(max_length) |
VARCHAR(max_length) |
可变长度字符串 |
CHAR(max_length) |
CHAR(max_length) |
固定长度字符串 |
BINARY |
BINARY |
二进制数据 |
TIMESTAMP |
TIMESTAMP |
时间戳（Hive的时区处理与Snowflake可能不同） |
DATE |
DATE |
日期 |
ARRAY<data_type> |
ARRAY |
数组类型 |
STRUCT<col1:type1,...> |
OBJECT |
结构体映射为Snowflake的JSON对象 |
MAP<key_type,value_type> |
STRING |
Snowflake无直接对应类型，建议序列化为STRING |
UNIONTYPE<...> |
STRING |
Snowflake无对应类型 |
INTERVAL |
STRING |
Snowflake无对应类型 |
TIMESTAMP WITH LOCAL TIME ZONE |
STRING |
Snowflake的TIMESTAMP默认无时区（需手动处理时区转换） |
注意事项：
浮点数差异
Hive的FLOAT是单精度，而Snowflake的FLOAT是双精度。如果对精度敏感，需显式转换或调整。复杂类型处理
- MAP类型：Snowflake不支持键值对映射，建议转换为
VARCHAR（如JSON字符串）或通过ARRAY/OBJECT模拟。 - UNIONTYPE：需手动解析后存储为STRING或结构化对象。
- MAP类型：Snowflake不支持键值对映射，建议转换为
时间戳与时区
Hive的TIMESTAMP WITH LOCAL TIME ZONE需额外处理时区信息，Snowflake默认使用会话时区。二进制数据
Snowflake的BINARY类型直接对应Hive的BINARY，但需注意编码兼容性。
示例SQL转换：
-- Hive表定义
CREATE TABLE hive_table (
id INT,
name STRING,
properties MAP<STRING,STRING>,
event_time TIMESTAMP
);
-- 对应Snowflake表定义
CREATE TABLE snowflake_table (
id INT,
name VARCHAR,
properties VARCHAR, -- MAP转为STRING
event_time TIMESTAMP
);
如果需要更严格的类型匹配或复杂类型解析，建议在ETL过程中显式处理。