前言公司数据库部分产品基于Hive进行开发，其中出现一个Bug。Oracle中表t1有个字段类型为decimal(38,0)，当Hive这边执行了select Floor(col) from dblink，显示 Floor函数计算的精度太大。但是select Floor(col) from oracle_table 在Oracle这边本身就可以执行，而且Floor的意思是取小于等于的最大整数。首先
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2023-07-20 21:49:55
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文章目录Partition分区1. 静态分区Static Partition2. 动态分区Dynamic PartitionBucket分桶使用Spark作为执行引擎使用压缩使用ORC格式Join优化1. STREAMTABLE2. 前置过滤条件3. Multi-way Join4. Map Join（Broadcast Join/Broadcast-Hash Join）5. Skew Join
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2023-09-12 13:54:32
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Hive差集运算详解Hive求两个集合的减集，hive集合 在日常的工作中，我们需要经常实现各种各样的SQL, 此时避免不了需要实现各个结果集的交.并,差集 操作交集 ： 一般直接执行JOIN 操作即可并集： 一般使用UNION ALL 操作即可差集： 差集思路较为复杂，我们
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2024-03-12 12:48:46
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线上数据问题排查案例分享-因为 HMS 和底层 orc 文件中某字段的数据精度不一致造成的数据丢失问题大家好，我是明哥，本篇文章跟大家分享一次线上数据问题的排查案例，并总结下背后的技术背景和最佳实践，希望对大家有所帮助。1. 避坑指南和最佳实践先说下通过本案例总结的避坑指南和最佳实践。
hive 的元数据服务 hms 和表底层的 orc 文件中都存储了表的元数据信息，两者天然是割裂的，当
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2024-04-19 09:58:54
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Impala和Hive的关系 Impala是基于Hive的大数据实时分析查询引擎，直接使用Hive的元数据库Metadata,意味着impala元数据都存储在Hive的metastore中。并且impala兼容Hive的sql解析，实现了Hive的SQL语义的子集，功能还在不断的完善中。与Hive的关系 Impala 与Hive都是构建在Hadoop之上的数据查询工具各有不同的侧重
本篇文章Fayson主要说明下Hive时间戳的转换及使用。
原创
2022-09-08 13:04:10
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1.准备测试数据 使用如下建表语句，并插入测试数据：CREATE TABLE IF NOT EXISTS test_decimal(
md5 string,
id int,
ty int,
amount decimal(38, 12)
) stored as orc ;
insert into table test_de
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2024-03-10 23:05:41
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# 实现Hive Double精度
### 介绍
在Hive中，Double是一种浮点数类型，它提供了较高的精度和范围，可以存储双精度浮点数。本文将指导你如何在Hive中使用Double类型，并提供代码示例和步骤解释。
### 步骤
以下是实现Hive Double精度的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建Hive表 |
| 2 | 加载数据到表中 |
原创
2023-09-25 08:39:34
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# Hive解码精度
在使用Hive进行数据分析时，我们经常需要对数据进行编码和解码操作。编码是将数据转换为指定格式的过程，而解码则是将编码后的数据重新转换为原始数据。在进行解码操作时，我们需要保证解码的精度，以确保数据的准确性。本文将介绍Hive解码精度的概念和如何在Hive中进行解码操作。
## 解码精度的概念
解码精度是指解码操作能够还原原始数据的程度。在进行编码操作时，为了节省存储空
原创
2024-01-22 05:40:04
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1 1 Fetch抓取1）理论分析 Fetch抓取是指，Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算。例如：SELECT * FROM employees;在这种情况下，Hive可以简单地读取employee对应的存储目录下的文件，然后输出查询结果到控制台。 在hive-default.xml.template文件中hive.fetch.task.conversion默认是more
# Hive Decimal 默认精度
在Hive中，Decimal是一种用于存储和计算精确数字的数据类型。Hive支持用户定义的精度和比例，以满足不同的业务需求。本文将介绍Hive Decimal的默认精度，并提供相关的代码示例。
## Decimal 数据类型
Decimal是一种用于表示精确数字的数据类型，它可以表示可变长度的十进制数字。Hive中的Decimal数据类型由两个部分组成
原创
2023-11-17 05:40:38
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# Hive Double 精度误差处理指南
在大数据处理和分析中，精度问题是一个常见的挑战。特别是在使用 HIVE 进行计算时，double 类型的数值可能会出现精度误差。以下是一个完整的包括流程和代码的指南，帮助你理解并解决这个问题。
## 处理流程
我们可以将处理步骤分为以下几步：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定数据类型与精度需求 |
# Hive 修改字段精度的方法详解
作为一名刚入行的小白，您可能会对如何在 Hive 中修改字段精度感到困惑。本文将为您提供详细的步骤和代码示例，以及清晰的流程图和类图，让您能够轻松理解这个过程。
## 操作流程概述
下面的表格展示了在 Hive 中修改字段精度的基本操作流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-23 06:31:44
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# Hive Round 精度损失分析
在大数据处理的场景中，Hive作为一款广泛使用的数据仓库工具，常常用于大规模数据的查询和分析。但在处理浮点数和数字时，有时会遇到精度损失的问题。本文将通过示例和解释帮助你理解Hive中round函数的精度损失，并给出应对方法。
## 什么是精度损失？
精度损失（Precision Loss）指的是在数值计算中，由于数值的表示方式和计算流程导致最终结果的
原创
2024-10-07 05:42:04
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数值类型，常见约束，视图数值类型整数型有Tinyint，smallint，midiumint，int/integer，bigint五种仅仅是字节存储大小不同可以设置有无符号：create table if exists tab{
#默认有符号
t1 int,
t2 int unsigned
};若插入值超过临界值，则会警告然后显示为临界值有默认长度，可不设置（zerofill为0填充，不够长
由于python中，数字都是用二进制方式储存的，所以当我们直接输入一个十进制的浮点数，比如3.675，其并无法精确的用二进制表示或储存，只能以一定精度进行近似表示。这时，如果我们需要对其做一些运算，比如四舍五入，由于实际操作的对象是二进制浮点数，而二进制浮点数常常又无法精确的表示十进制浮点数，这时就会存在误差。看如下例子。 &nbs
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2023-08-02 14:51:59
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iPhone GPS定位系统 实例操作是本文要介绍的内容，先来看本文详细内容。如今，配备GPS功能的移动设备越来越普遍了，使用GPS定位系统，可以精确地定位你当前所在的地理位置，但由于GPS接收机需要对准天空才能工作，因此在室内环境基本无用。 另一个找到自己所在位置的有效方法是使用手机基站，手机开机时，它会与周围的基站保持联系，如果你知道这些基站的身份，就可以使用各种数据库 (包含基站的身份和它
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2024-08-26 10:06:54
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MapKit iPhone SDK提供了三个类来管理位置信息：CLLocation CLLocationManager 和 CLLHeading(不常用)。除了使用GPS来获取当前的位置信息外，iPhone也可以基于WiFi基站和无线发射塔来获得位置信息。GPS的精度最高，可以精确到米级别，但是也最耗电。------------CLLocationCLLocation类代表一个位置信息，
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2024-07-26 16:45:50
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导入在我们平时编码的过程中，你一定遇到过这样的问题：const a = 0.1;
const b = 0.2;
console.log(a + b); // 0.30000000000000004
console.log(a + b === 0.3); // false可能我们平时遇到这个问题的时候就忽略掉了，并没有深究为什么会这样。甚至可能部分人还一直认为 0.1 + 0.2 = 0.3。那是什
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2023-12-18 15:55:12
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这个问题我通过举例来解决：、对于浮点数，如果写了以下程序片段：double PI=3.14；这个片段编译时没有问题，但是如果写了以下片段：float PI=3.14；就会出现编译错误，这是因为在程序写下一个浮点数时，编译程序默认会使用double类型，你想要将double长度的数据指定给float类型变量，编译程序就会有错误提示。有两种方式可以避免这个错误：第一种方式是在3.14后面加上F， 这会
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2023-09-21 06:01:44
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