错误：data type not supported 1111

最新推荐文章于 2022-12-02 20:18:44 发布

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在通过impala操作hive时，会出现data type not supported 1111这个错误，我这个工程中，这样的错误基本都是sql传参名错误。

例如我前台的传值参数名为：city 。

后台的sql写成：

select town from sys_area where city=#{cityName}

这样写就会报这个错误

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不受支持的SQL类型1111

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### 实数数据类型的局限性和解决方案 #### 局限性分析实数数据类型（如浮点数 `float` 或双精度数 `double`）在计算机中的表示方式基于 IEEE 754 标准[^3]。该标准通过有限位数来存储数值，因此无法精确表示所有实数。这种限制可能导致以下问题： 1. **舍入误差** 浮点数运算过程中会因有限精度而引入舍入误差。例如，在执行加法或乘法操作时，某些小数可能被截断或四舍五入，导致最终结果与理论值不符[^3]。 2. **特殊值的支持不足** 某些特殊的数学概念（如无穷大、负零、未定义值等）虽然可以在 IEEE 754 中部分实现，但在具体编程环境中可能存在兼容性问题或错误处理不当的情况[^4]。 3. **溢出和下溢** 当数值过大或过小时，可能会超出浮点数的表示范围，分别引发溢出或下溢现象。这不仅会影响程序运行的结果准确性，还可能导致异常终止[^3]。 #### 解决方案探讨针对上述问题，可以采取以下几种方法来改进程序设计并减少潜在影响： 1. **使用更高精度的数据类型** 如果应用允许更高的内存消耗，可以选择更宽泛的数据类型，比如 Python 的 `decimal.Decimal` 类型或者 C++ 中的任意精度库（如 GMP）。这类工具能够提供远超传统浮点数的精度水平[^5]。 2. **调整算法逻辑以规避误差积累** 对于涉及大量迭代计算的任务，应重新审视其核心算法结构，尝试采用更加稳定的技术手段降低累积误差的影响。例如，Kahan Summation Algorithm 是一种有效减缓求和过程漂移的方法之一[^6]。 3. **预设边界条件检测机制** 开发者应在编码阶段加入必要的输入验证环节以及极端情况下的应急措施规划。一旦发现即将发生溢出或其他不可控状况，则立即启动备用策略加以应对[^7]。 ```python import math def safe_divide(a, b): try: result = a / b if math.isinf(result): # Check for overflow raise OverflowError("Division resulted in infinity.") elif math.isnan(result): # Handle undefined results raise ValueError("Result is NaN (Not a Number).") return result except ZeroDivisionError as e: print(f"Caught division by zero error: {e}") return float('nan') # Return Not-a-Number when dividing by zero. ```