这期内容当中小编将会给大家带来有关Hive和Imapla查询decimal类型结果不同的异常该怎么解决，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
万安网站制作公司哪家好，找创新互联！从网页设计、网站建设、微信开发、APP开发、响应式网站等网站项目制作，到程序开发，运营维护。创新互联自2013年起到现在10年的时间，我们拥有了丰富的建站经验和运维经验，来保证我们的工作的顺利进行。专注于网站建设就选创新互联。
1.当前集群HDFS上/tmp/newfile目录下存在文件hive.txt
[root@cdp4 ~]# mkdir /data/ZK
[root@cdp4 ~]#
2.从Hue中创建一个hive表test如下
create external table test (s1 string,s2 decimal(13,2)) row format delimited fields terminated by '#' stored as textfile location '/tmp/newfile'
3.在Hive中进行查询，可以看到结果如下图。
select * from test
4.在Impala中进行查询，可以看到s2列全部为空
同样的表，在Hive和Impala中分别进行查询，结果不同，异常得以重现。
根据异常重现部分的步骤，S2字段的数据类型是decimal(13,2)。精度只有2位，但是我们原始数据小数点后都是有3位小数。Hive在这里进行查询的时候会损失精度，打印结果。但是Impala在查询的时候，校验decimal类型会更严格，当前的原始数据精度超过了S2字段设定的数据类型的精度，所以直接返回为空。
根据上面的分析，是由于数据的精度超过了S2字段的设定，这里可以通过改变字段类型来进行解决。
1.在Hue中执行下面的SQL进行字段类型的变更
ALTER TABLE test CHANGE s2 s2 string
2.再次进行查询，可以看到Impala中可以查到数据了，并且可以看到S2字段的数据类型已经变成了string
3.由于数据类型变了，我们再从hive中查询，可以看到，查询结果也变化了，跟Impala中的查询结果一致。
在Hive和Impala同时间遇到精度不匹配的情况的时候，Hive会通过损失精度来输出结果，同样的情况，Impala则会直接返回NULL。
在建表的时候，如果涉及到decimal数据类型，我们需要根据原始数据的精度，来设计好相关的参数，避免出现精度丢失的情况。
如果由于历史原因，当前的表中已经出现精度丢失，我们可以通过转换数据类型，来进行处理。可以先转换成string类型，进行查询。后面也可以根据表的数据范围，再修改成其他精度匹配的数据类型，进行处理。
上述就是小编为大家分享的Hive和Imapla查询decimal类型结果不同的异常该怎么解决了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。