目录背景代码测试：测试结果：结果说明：原因分析：float与double的范围和精度解决方案：背景bigint和string做join的时候 会先都隐式转换成double在join，可能会由于精度丢失导致join的结果不符合预期，导致sql不符合预期代码测试：set hive.mapred.mode=nonstrict;
select
9000000000000000000 = '900000
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2024-07-15 11:03:08
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一、ｈｉｖｅ的数据类型 １.基本类型 整数类型：TINYINT，SMALLINT，INT，BIGINT，以上类型分别对应java中的byte，short，int，long。 小数类型：FLOAT，DOUBLE 布尔类型：BOOLEAN 字符串类型：STRING，VARCHAR，CHAR ２.复杂类型 ARRAY，MAP，STRUCT，TIMESTAMP(DATE)
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2023-08-21 17:50:02
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本文导读：decimal（numeric）、double、float（real） 都是SQL中的浮点类型的数据类型。FLOAT数值类型用于表示单精度浮点数值，DOUBLE数值类型用于表示双精度浮点数值，而decimal用法更灵活 一、三者的区别介绍float:浮点型，含字节数为4，32bit，数值范围为-3.4E38~3.4E38（7个有效位）double:双精度实型，含字节数为8，64bit数
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2023-09-04 17:07:13
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写在前面： 在实习公司写了一个传感器的驱动程序，传感器数据有时会出现异常值，有时正常。把计算过程的临时变量由整形定义为double类型后异常值不再出现。后来定位到出错原因，是因为整形（32位）临时变量溢出，解决方法是计算时把临时变量强制类型转换为范围较大的整形（64位），或者直接用64位整形。 用do
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2024-01-25 11:37:26
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## Hive SQL中float转double的实现流程
为了实现Hive SQL中float转double的操作，你可以按照以下步骤进行操作：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[创建新的表]
B --> C[插入数据到新表]
C --> D[修改表结构]
D --> E[将float
原创
2024-01-13 11:27:03
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# Hive 中 Float、Double 和 Decimal 的区别及实现
在大数据处理过程中，Hive 是一个非常流行的数据仓库工具，它允许用户通过类 SQL 语言（HiveQL）来查询和管理大规模数据。今天，我们将聚焦于 Hive 中的三种数据类型：Float、Double 和 Decimal。理解它们之间的区别对于数据的精准处理非常重要。
## 目标
我们将通过以下步骤来实现对这三种
原创
2024-09-14 06:29:06
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一、float与double介绍我们使用数据的时候都是使用十进制的方式进行运算，然而在计算机中数据存储都是使用二进制的方式。 我们通过使用十进制进行小数点存储运算时，数据是可以精准展示，但是在进行二进制转换后得出的数据因精度问题就不能精确展示。1、float与double的区别在内存中占有的字节数不同 单精度浮点数在机内占4个字节,32位，首位表示符号，8位表示阶数k，剩下表示尾数部分。 双精度浮
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2023-08-31 07:22:44
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在Python中，关于`float`和`double`的讨论常常涉及到精度和存储之类的问题。Python中的`float`类型实际上是双精度浮点数（即C语言中的`double`），这意味着它默认采用64位存储。因此，Python并没有明确区分这两种类型，但理解它们之间的差异仍然很重要。接下来，我将详细记录如何处理与`float`和`double`相关的问题，包括备份策略、恢复流程和更多内容。
在
60. 若需要精确答案就应避免使用 float 和 double 类型float 和 double 类型主要用于科学计算和工程计算。它们执行二进制浮点运算，该算法经过精心设计，能够在很大范围内快速提供精确的近似值。但是，它们不能提供准确的结果，也不应该在需要精确结果的地方使用。float 和 double 类型特别不适合进行货币计算，因为不可能将 0.1（或 10 的任意负次幂）精确地表示为 fl
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2023-09-21 22:05:26
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类型 比特数 有效数字 数值范围 float 32 6-7 -3.4*10(-38)～3.4*10(38) double 64 15-16 -1.7*10(-308)～1.7*10(308) long double 128 18-19 -1.2*10(-4932)～1.2*10(4932)简单来说，Float为单精度，内存中占4个字节，有效数位是7位（因为有正负，所以不是8位），在我的电脑且VC++6.0平台中默认显示是6位有效数字；double为双精度，占8个字节，有效数位是16位，但在我的电脑且VC++6.0平台中默认显示同样是6位有效数字（见我的double_float文件） 还有，有.
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2013-05-27 16:48:00
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0 前提： 表employees中字段 taxes(税率)用类型float存储 hive> select name, salary, taxes from employees where taxes > 0.2 john 5300.0 0.2
原创
2023-04-21 00:32:10
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Java基础知识--- 本文用于学习Java的笔记记录总结，学习时参考了多个大佬的博客，若有冒犯，可联系我，知晓后第一时间删除。---1,数据类型 基本数据类型：整点类型：byte,short,int,long浮点类型：float,double字符型(char)布尔型(boolean) 引用数据类型类class接口interface 数组[]2.Java基本数据类型图
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2023-07-11 21:55:27
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c# float类型和double类型相乘出现精度丢失double db = 4.0;
double db2 = 1.3;
float f = 1.3F;
float f2 = 4.0F;
Decimal de = Convert.ToDecimal(f);
MessageBox
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2023-06-12 17:45:44
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## Hive中float值大于double类型值的原因及解决方法
在Hive中，我们经常会遇到处理数值类型数据的情况，其中包括float和double类型。在某些情况下，我们可能会发现float类型的值大于double类型的值，这可能会让人感到困惑。本文将探讨这个现象的原因，并介绍一种解决方法。
### 问题背景
首先让我们来了解一下Hive中float和double类型的区别。
- f
原创
2024-03-27 07:01:44
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Double 和 Floate 在源码上很多地方相似，以下的方法和说明对它们两个都是一致的。Float:1.NaN(not a number)表示不是一个数，例如计算0/0或者负数的平方根结果就是NaN。Java所有的浮点数值计算都遵循IEEE 754标准，用于表示溢出和出错情况的三个特殊的浮点数值：正无穷大，负无穷大，NaN。NaN为自己不等于自己的值 即 x != x2.equals()方法&
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2023-11-29 09:35:44
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float:浮点型，含字节数为4，32bit，数值范围为-3.4E38~3.4E38（7个有效位）double:双精度实型，含字节数为8，64bit数值范围-1.7E308~1.7E308（15个有效位）decimal:数字型，128bit，不存在精度损失，常用于银行帐目计算。（28个有效位）float f = 345.98756f;//结果显示为345.9876，只显示7个有效位，对最后一位数四舍五入。double d=345.975423578631442d;//结果显示为345.975423578631，只显示15个有效位，对最后一位四舍五入。注：float和double的相乘操作，数字
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2014-03-04 20:23:00
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2评论
在java中运行一下代码System.out.println(2.00-1.10);输出的结果是：0.8999999999999999很奇怪，并不是我们想要的值0.9再运行如下代码：System.out.println(2.00f-1.10f);输出结果：0.9又正确了，为什么会导致这种问题？程序中为什么要尽量避免浮点数比较？在java中浮点型默认是double的，及2.00和1.10都要在计算机
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2023-11-22 08:45:04
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做java已经有段时间了，可是遇到什么范围啊，精度啊就迷糊，虽然自己经常使用，自己的数据也从未超过int型的范围，但还是多了解下，用着才放心嘛……
1. 范围
float和double的范围是由指数的位数来决定的。
float的指数位有8位，而double的指数位有11位，分布如下：
float：
1bi
原创
2012-01-11 13:50:08
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# Hive存储价格用float还是double
在Hive中，我们经常需要处理存储价格这样的浮点数数据。当我们需要存储价格时，我们通常会面临一个问题，就是应该使用float还是double来存储价格数据。在这篇文章中，我们将介绍使用float和double来存储价格数据的区别，以及在实际应用中应该如何选择。
## float vs double
在Hive中，float和double都是用
原创
2024-07-14 07:21:48
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1、float整数计算误差案例：会员积分字段采用float类型，导致计算会员积分时，7位整数的数据计算结果出现误差。原因：超出float精度范围，无法精确计算。float和double的精度是由尾数的位数来决定的。浮点数在内存中是按科学计数法来存储的，其整数部分始终是一个隐含着的“1”，由于它是不变的，故不能对精度造成影响。float：2^23 = 8388608，一共七位，这意味着最多能有7位有
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2023-07-11 22:01:06
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