Hive中SUM结果不对的Bug记录

本文探讨了在使用bigint类型字段时,进行SUM操作可能导致的数据丢失问题。具体表现为SUM后的结果出现科学计数法,转回bigint时出错,最终导致统计结果不完整。

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SUM之后的结果变小

sum一个表的结果,和直接sum子查询返回的结果不一致。

检查发现是表使用了bigint字段,sum之后返回的数值是科学计数法,再转回bigint的时候会出错,返回null值。从而漏掉统计部分数据

Hive SQL查询中,如果输出结果不符合预期,可以从以下几个方面进行系统性排查: ### 1. 查询逻辑问题 - **子查询重复计算**:嵌套的子查询可能导致多次扫描相同数据,影响性能和结果准确性。建议使用 `WITH AS`(CTE)将重复使用的子查询提取为临时,避免重复计算[^1]。 - **JOIN条件错误**:检查JOIN语句中的字段是否匹配正确,尤其是字段类型是否一致。例如字符串整数直接比较可能不会报错但返回错误结果。 - **GROUP BY聚合逻辑**:确保分组字段SELECT中的非聚合字段一致,否则可能产生不可预知的结果。 - **NULL值处理不当**:某些函数或操作在遇到NULL时会返回NULL,如 KeyValue 函数的参数为空可能导致整个达式无效,建议提前对输入做有效性判断[^3]。 ### 2. 数据源问题 - **数据完整性验证**:确认源是否存在缺失、空值或异常数据。例如使用如下SQL检查是否存在NULL值: ```sql SELECT COUNT(*) FROM your_table WHERE some_column IS NULL; ``` - **分区数据加载问题**:若使用了分区,检查是否所有需要的数据分区都已正确加载。 - **文件格式编码问题**:如文本文件中存在非法字符、字段分隔符不一致等,可能导致部分字段解析失败。 ### 3. Hive配置版本问题 - **Hive版本兼容性**:不同版本的Hive在SQL语法、函数支持、执行引擎(如Tez/MapReduce)行为上可能存在差异。例如旧版本可能不支持某些窗口函数。 - **Hive-site.xml配置项**: - `hive.mapred.mode` 设置为 strict 模式下不允许全扫描。 - `hive.exec.dynamic.partition.mode` 是否设置为 nonstrict,允许动态分区插入。 - `hive.optimize.ppd` 和 `hive.optimize.ppd.storage` 控制谓词下推优化是否开启。 ### 4. 执行环境资源问题 - **执行引擎问题**:确认当前使用的是 MapReduce 还是 Tez,某些情况下执行引擎的不同会导致结果不一致。 - **资源不足导致任务失败或降级执行**:查看YARN日志是否有内存溢出(OOM)或任务被杀的情况。 - **临时目录权限问题**:Hive执行过程中依赖HDFS临时目录,需确保用户有写入权限。 ### 5. 日志调试信息 - **查看Hive执行日志**:通过Hive CLI或Beeline获取详细的执行计划(EXPLAIN),分析实际执行路径是否符合预期。 - **检查MapReduce/Tez任务日志**:从YARN界面或命令行获取具体任务日志,查找是否有运行时异常或警告信息。 ### 6. 脚本调用变量传递问题(Shell脚本场景) - 如引用中所示,在Shell脚本中调用Hive并赋值给变量时,需注意Hive返回值是否为NULL,并做相应处理: ```bash maxid=`hive -e "select max(id) from USR_LOGIN_D"` if [ x"$maxid" = xNULL ]; then echo "maxid is NULL, reset to 0" maxid=0 fi ``` ---
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