Hive损失精度

最新推荐文章于 2025-06-25 00:05:23 发布
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分类专栏： Hive 异常
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问题起因:

hive中计算丢失精度.decimal默认整数.

解决方案:

cast (val as DECIMAL(38,10))
开发和面试必懂：Hive在开发和运维各种常见坑分析
大模型大数据攻城狮的专栏
08-16 862
例如，通过数据预分区，在数据加载到 Hive 表前进行合理分区，降低查询时数据倾斜的可能性。为解决这些问题，可采取一系列措施，如优化数据分区策略、加强数据预处理工作、调整 Hive 查询逻辑等，以减轻或避免数据倾斜对 Hive 查询性能的影响。通过合理的数据流程设计，可以在数据湖中处理数据的更新和删除操作，然后将结果同步到数据仓库中，从而避开 Hive 在数据更新和删除方面的限制。另一方面，通过调整 Hive 的配置参数，如增加 Reducer 的数量，更细致地划分数据，从而减少数据倾斜的可能性。
阿里云MaxCompute SQL与Apache Hive区别面面观
最新发布
大模型大数据攻城狮的专栏
07-11 693
MaxCompute（原名ODPS）是阿里云的明星产品，专为PB级数据分析打造，号称“零运维、开箱即用”。Hive则是Hadoop生态的元老，靠着HQL（Hive Query Language）让无数开发者用SQL操作HDFS上的数据。表面上看，它们都是“SQL友好”的数据仓库，但内核的差异决定了它们的适用场景和性能表现。接下来，我们会从架构设计、SQL语法、执行引擎、源码调用流程到类结构，逐一揭开它们的面纱。要搞清楚MaxCompute和Hive的区别，先得从它们的“骨架”——系统架构说起。Hive诞生于
hive数据精度问题
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工作用遇到hive查询中sum数据精度丢失问题。问题描述:公司大数据组把线上数据库表的类型简单粗暴的设置为string类型了，我在hive上做算数运算时精度丢失。处理方案：使用cast（table.column_name as decimal(38,2)） 将string类型转换成decimal（38,2）为保留两位小数。另外还使用了下regexp正则。case when orders.name ...
hive decimal计算出现null或者精度丢失
cclovezbf的博客
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初阳
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Hive 中的 DECIMAL 类型基于 Java 的 BigDecimal，它用于在 Java 中。所有常规数字运算（例如+、-、*、/）和相关的 UDF（例如 Floor、Ceil、Round 等）都处理 decimal 类型。可以像处理其他数字类型一样进行 decimal 类型的转换。。因此，无论是4.004E+3（科学记数法）或 4004（非科学记数法）或两者的组合，都可以使用 DECIMAL。
Hive 2.3 decimal精度损失问题
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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： CREATETABLEIFNOTEXISTS test_decimal( md5 string, id int, ty int, amount decimal(38, 12) ) stored as orc; insert into table test_decimal values ('9F99855A44BD41FE592B69E0D36BF3E8', 4591, 2, 18859...
hive 整形(bigint)和decimal类型相加丢精度的问题
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在hive中计算收入出现的一个问题：收入计算公式是若干个数据项相加，total_income = income_a+income_b+income_c+......有的数据项原本就是整形，不带小数点的，表结构里面此项是bigint类型。有的数据项就是带小数点的，设置的decimal(18,2)。当这些数据项相加的时候，总收入却是整形。bigint+decimal(18,2) --->bigint，而且不是把bigint强制转换为decimal后再和其他项相加之后再四舍五入得来的整形。所以这里需要注意的是如果
Hive on Spark 的bigint类型与datedifff返回值精度丢失问题
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09-15 861
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0472-Hive中TimeStamp精度问题分析
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温馨提示：如果使用电脑查看图片不清晰，可以使用手机打开文章单击文中的图片放大查看高清原图。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1 文档编写目的 Hive中使用TimeStamp时，时间戳默认是精确到秒的，那在Hive中如何处理需要精确到毫秒的时间戳呢？本篇文章Fayson主要说明下Hive...
记一次Hive隐式转换的坑
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1、一次隐式转换遇到的错误及原因 最近在使用Hive中，遇到了一个隐式转换的坑。 首先看一下两个表格 table1 order_number(type:string)value 150970594253582620123 table2 order_number(type:bigint)value 150970594253582621123 在两个表的使用中，需要对两个表进行连接 SELECT oi.order_number order1, cc.order_number order2
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一、Hive简介 Facebook为了解决海量日志数据的分析而开发了Hive，后来开源给了Apache软件基金会。 官网定义： The Apache Hive ™ data warehouse software facilitates reading, writing, and managing large datasets residing in distributed storage u...
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spark 运行hive sql 小数运算数去精度变成了0E-7~0E-8，截取小数cast(0.2132*0.0000 as decimal(16,4))
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<think>嗯，用户想了解如何将MySQL与Hive集成或解决兼容性问题，需要教程和最佳实践。首先，我应该回顾一下已有的引用内容。引用1提到使用Sqoop、Flume、JDBC、Kafka和Spark Streaming进行数据交互，特别是Sqoop用于批量导入到Hive，而Spark用于实时处理。引用3具体提到了DataX和Sqoop两种方式。引用2则说明Hive的特性，比如类似SQL的语法，适合处理临时需求。 接下来，用户可能想知道具体的步骤，比如如何用Sqoop导入数据，或者DataX的配置方法。同时，最佳实践可能包括数据同步策略、性能优化、兼容性处理等。兼容性问题可能涉及数据类型转换，比如MySQL的DATETIME和Hive的TIMESTAMP，或者字符编码的问题。此外，用户可能关心如何保持数据一致性，增量同步的方法，以及如何处理分区和存储格式。 需要分步骤讲解，先介绍工具选择，比如Sqoop和DataX的区别，然后给出具体的操作示例，比如Sqoop命令和DataX的JSON配置。接着，最佳实践部分要涵盖数据同步策略（全量vs增量）、性能优化（并行度、分区）、兼容性处理（类型映射、编码调整），以及数据校验和监控。可能还需要提到其他工具如Spark或Kafka在实时同步中的应用。 用户可能遇到的问题包括数据类型的差异导致导入错误，或者性能瓶颈，这时候需要建议调整并行任务数或分区策略。另外，数据一致性方面，可能需要事务支持，但Hive早期版本不支持，所以得用其他方法确保一致性。同时，安全方面，如认证和权限管理也是需要注意的点。 最后，生成相关问题时要覆盖工具对比、实时同步、优化技巧、错误处理等，帮助用户深入探索。</think>### MySQL与Hive集成及数据交互最佳实践 #### 一、工具选择与核心方法 MySQL与Hive的集成主要通过以下工具实现数据交互： 1. **Sqoop**：Apache官方工具，支持批量数据导入导出，适合结构化数据迁移[^1][^3] ```bash # 示例：将MySQL表导入Hive sqoop import \ --connect jdbc:mysql://localhost/mydb \ --username root \ --password 123456 \ --table users \ --hive-import \ --hive-table hive_db.users ``` 2. **DataX**：阿里开源工具，支持多数据源同步，提供可视化配置[^3] 3. **Spark**：通过Spark SQL实现复杂ETL处理，结合JDBC读取MySQL数据写入Hive表 #### 二、关键操作步骤 **(一) Sqoop全量同步实践** 1. 创建Hive目标表（需与MySQL表结构对齐） 2. 执行Sqoop命令添加`--hive-overwrite`参数覆盖旧数据 3. 验证数据量一致性： ```sql -- MySQL端 SELECT COUNT(*) FROM source_table; -- Hive端 SELECT COUNT(*) FROM target_table; ``` **(二) 增量同步方案** 1. **基于时间戳**： ```bash sqoop import \ --incremental lastmodified \ --check-column update_time \ --last-value "2023-01-01" ``` 2. **基于自增ID**： ```bash sqoop import \ --incremental append \ --check-column id \ --last-value 1000 ``` #### 三、兼容性问题解决方案 | **MySQL类型** | **Hive类型** | **转换规则** | |---------------|--------------|----------------------------------| | DATETIME | TIMESTAMP | 需统一时区设置 | | DECIMAL(10,2) | DOUBLE | 注意精度损失风险 | | ENUM | STRING | 自动转换枚举值为字符串 | | TEXT | STRING | 需设置`--direct`模式避免截断 | **典型问题处理**： 1. **字符集不一致**：在Sqoop命令中添加参数`--map-column-java content=String`强制指定编码 2. **NULL值处理**：通过`--null-string '\\N' --null-non-string '\\N'`保持空值一致性 3. **日期格式冲突**：使用`--map-column-hive create_time=timestamp`显式类型映射 #### 四、性能优化技巧 1. **并行度控制**：通过`-m 8`参数启动8个并行任务（需配合`--split-by`指定切分字段） 2. **存储格式优化**： ```sql -- 创建ORC格式表提升查询性能 CREATE TABLE hive_table ( id INT, name STRING ) STORED AS ORC; ``` 3. **压缩配置**：在`sqoop-env.sh`中添加`export HIVE_EXEC_COMPRESS_OUTPUT=true` #### 五、安全与监控 1. **认证集成**： - MySQL端使用SSL连接：`jdbc:mysql://host/db?verifyServerCertificate=false&useSSL=true` - Hive端配置Kerberos认证 2. **任务监控**： ```bash # 查看Sqoop作业列表 sqoop job --list # 查看具体作业详情 sqoop job --show job_name ``` #### 六、混合架构实践 ```mermaid graph LR MySQL -->|Sqoop批量同步| Hive MySQL -->|Kafka实时采集| Spark --> Hive Hive -->|Presto/Trino| BI工具 ```
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