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0794-5.16.2-Hive和Imapla查询decimal类型结果不同异常

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。...异常分析 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。...异常解决 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。...2.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。

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用户属性展示项目总结 原

具体详情参见本人之前的文章：Hive应用：外部分区表 2．表字段不一致 本公司成立也好多年了，订单表也堆积了好几年的数据，那么在公司发展的过程中，表中的字段也发生了改变，一些字段的顺序发生了改变，增加了一些字段...，也删除了一些字段，这样在表合并的时候，表格式对不上，最后提取的数据肯定不准确。...期初为了保证数据的完整性考虑，建立一张字段完整的表，将数据导入，可是这样做，根本不知道那张表是更改过的，期间表设计更改了几次，这样做Sqoop的导入语句好像并不能实现。...最后，经过确认，使用到的所有字段，在所有的订单表中都是存在的那么就选择了局部字段导出。...观察原始数据发现，订单表中的所有金额都是使用float类型存储的，突然想到，计算机不能精确存储小数，更别提计算的精确性了，以前做web项目的时候数据库都是采用整数存储小数，前台展示的时候再转化为小数，没想到公司的设计这么的让人无以言表啊

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    小数据场景下的机器学习策略：安全视角下的迁移学习与数据增强实践

    文章重点讨论了安全领域中小数据的特点、迁移学习在安全场景中的应用、数据增强的安全考虑、小样本学习的实现以及先验知识注入的方法，为读者提供了一套完整的小数据安全机器学习实践指南。 1....：小数据学习策略对比表 4.2 数据增强技术对比 技术 适用数据类型 实现复杂度 增强效果 安全考虑 主要优势 主要劣势 传统增强 结构化数据 低 中 低 实现简单，可控性强 增强幅度有限 生成式增强...文本、图像 中到高 高 中 增强效果显著，多样性强 生成数据可能包含噪声 对抗性增强 所有数据类型 高 高 高 增强模型鲁棒性 实现复杂，可能降低模型性能 表2：数据增强技术对比表 4.3 迁移学习方法对比...：迁移学习方法对比表 5....：小数据安全机器学习工具列表 附录B：小数据安全机器学习checklist 评估数据规模和质量，确定是否为小数据场景 选择合适的小数据学习策略 考虑数据增强技术，扩充数据集 评估是否可以使用迁移学习

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    pandas参数设置小技巧

    在日常使用pandas的过程中，由于我们所分析的数据表规模、格式上的差异，使得同样的函数或方法作用在不同数据上的效果存在差异。 　　...2 设置DataFrame最大显示列数 　　类似display.max_rows，通过修改display.max_columns我们可以调节最大显示的数据框列数（默认是20列），这在我们的数据框字段较多又想全部查看的时候很有用...图4 4 指定小于某个数的元素显示为0 　　通过display.chop_threshold参数我们在不修改原始数据的情况下，指定数据框中绝对值小于阈值的数显示为0： ?...图7 7 控制小数打印的精度 　　控制数据框中小数的显示精度除了上文提到的方法之外，还可以通过修改display.precision参数来控制，默认是6位小数： ?...图8 8 临时修改参数 　　有些时候我们只希望在某张表上进行设置参数的修改，不希望影响到之后的其他表的显示。

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    SQL踩坑经验 | 用SQL实现帕累托累计和滚动平均值

    这是一个对销售数据做SQL取数的需求，原始数据是一个by天的销售数据，最终需要的字段大致是这样的： #brand，源表字段 #bu，源表字段 #yearmonth，源表字段 #workday_of_month...，保留两位小数 #Objective，将target进行发散，每一天都展示月度总target，保留两位小数 #Accumulated Achi%，按照帕累托累计的销售额计算target达成率，展示为百分数形式...，保留两位小数 #Achi%全月销售达成，每一天都展示月度总达成率，展示为百分数形式，保留两位小数 #L6Achi%，回滚过去六个月平均达成率（不含统计月），展示为百分数形式，保留两位小数，平均值算法为加权平均...#L12Ach%，回滚过去六个月平均达成率（不含统计月），展示为百分数形式，保留两位小数，平均值算法为加权平均 手里的原始数据基本是这个样子： #数据有下面字段：brand ，yearmonth，workday_of_month...既然数据断点的产生原因是数据为零，那解决思路就有了，我们先用品牌信息关联一下日期表做一个cross join生成一个list，然后再把销量的数据匹回来，把匹不上的地方置为0就可以了，所以我们需要做一个临时表来处理这个逻辑

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    pandas参数设置小技巧

    Python大数据分析 在日常使用pandas的过程中，由于我们所分析的数据表规模、格式上的差异，使得同样的函数或方法作用在不同数据上的效果存在差异。...2 设置DataFrame最大显示列数 类似display.max_rows，通过修改display.max_columns我们可以调节最大显示的数据框列数（默认是20列），这在我们的数据框字段较多又想全部查看的时候很有用...通过display.chop_threshold参数我们在不修改原始数据的情况下，指定数据框中绝对值小于阈值的数显示为0： 图5 5 格式化浮点数 通过display.float_format参数我们可以设置浮点数的显示格式...这时我们可以通过设置display.max_info_rows参数来提高这个上限： 图7 7 控制小数打印的精度 控制数据框中小数的显示精度除了上文提到的方法之外，还可以通过修改display.precision...参数来控制，默认是6位小数： 图8 8 临时修改参数 有些时候我们只希望在某张表上进行设置参数的修改，不希望影响到之后的其他表的显示。

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    正态分布

    比如说，数据表中统计每个人的英语、语文和数学成绩，你可以构造一个“总和”这个属性，来作为新属性。这样“总和”这个属性就可以用到后续的数据挖掘计算中。 数据进行规范处理的三种方法： 1....假设 A 所在的班级平均分为 80，标准差为 10。B 所在的班级平均分为 400，标准差为 100。...小数定标规范化 小数定标规范化就是通过移动小数点的位置来进行规范化。小数点移动多少位取决于属性 A 的取值中的最大绝对值。...举个例子: 比如属性 A 的取值范围是 -999 到 88，那么最大绝对值为 999，小数点就会移动 3 位，即新数值 = 原数值 /1000。...默认情况下 [min,max] 是 [0,1]，也就是把原始数据投放到 [0,1] 范围内。

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    SAS随机抽样以及程序初始环境

    我们从互联网上找了一批数据形成一张表，数据的内容是国内股票市场各只股票的若干财务数据，字段如下： 列名 中文名 StockCode 股票代码 StockName 股票名称 Source 来源板块 EPS...在程序中，除了必要的data和out选项外，还需使用method设置抽样方法为简单随机抽样，其值为srs；并设置抽取的样本容量sampsize = 100或n = 100。..._2012sea3_srs1 method = srs sampsize =100 /*也可以使用n = 100 */ noprint ; run; 上面的程序对于结果表保留了原始表的所有字段...Samprate的值可以是正小数，也可以是正整数。当samprate的值是正小数时，其值在(0, 1]之间，不可为零；为1时表示100%。...以下是最简单分层抽样场景的代码： *由于分层抽样需要对原始数据进行排序，因此我们再复制一张临时表; data Work.MainIndex_2012sea3_tmp; setWork.MainIndex

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    考试成绩要求正态分布合理么？

    比如说，数据表中统计每个人的英语、语文和数学成绩，你可以构造一个“总和”这个属性，来作为新属性。这样“总和”这个属性就可以用到后续的数据挖掘计算中。...虽然两个人都考了80分，但是A的80分与B的80分代表完全不同的含义。 那么如何用相同的标准来比较A与B的成绩呢？Z-Score就是用来可以解决这一问题的。...举个例子，比如属性A的取值范围是-999到88，那么最大绝对值为999，小数点就会移动3位，即新数值=原数值/1000。那么A的取值范围就被规范化为-0.999到0.088。...默认情况下[min,max]是[0,1]，也就是把原始数据投放到[0,1]范围内。...我们看到Z-Score规范化将数据集进行了规范化，数值都符合均值为0，方差为1的正态分布。 3. 小数定标规范化 我们需要用NumPy库来计算小数点的位数。NumPy库我们之前提到过。

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    替代Excel Vba系列（一）：用Python的pandas快速汇总

    下图，左为原始数据，右为示意结果： 导入包 本文所需的包，安装命令如下: pip install xlwings pip install pandas 脚本中导入 读取表格的数据 使用 xw.books...[班级]列变成小数。其实是小数也不会影响结果。 数据透视 接下来就非常简单，直接使用 pandas 做出透视表。 使用 pd.pivot_table ，即可快速生成透视表。...如果你对 excel 的透视表比较熟悉就会马上学会这些。 index 相当于 excel 透视表的行区域。 values 相当于 excel 透视表的值区域。...columns 相当于 excel 透视表的字段区域。 放入 index 与 columns 的字段，一般是分类的字段，比如：班级，性别。...pv_df=pv_df[cols] 把透视表的字段调整为我们需要的顺序。 pv_df.reset_index(inplace=True) 是为了把[班级]从 index 移动回来作为 column。

    2.2K40

    丸辣！BigDecimal又踩坑了

    浮点类型在进行运算时可能会产生精度丢失的问题尤其是当它们表示非常大或非常小的数，或者需要进行高精度的金融计算时为了解决这个问题，Java 提供了 BigDecimal 类BigDecimal 使用各种字段来满足高精度计算...，为了后续的描述，这里只需要记住两个字段precision字段：存储数据十进制的位数，包括小数部分scale字段：存储小数的位数BigDecimal的使用方式再后续踩坑中进行描述，最终总结出BigDecimal...equals运算的坑常见的运算包括加、减、乘、除，如果不了解原理的情况就使用会存在大量的坑在运算得到结果后，小数位数可能与原始数据发生改变，加、减运算在这种情况下类似当原始数据为1.00（2位小数位数）...BigDecimal(bigsum, INFLATED, scale1, 0) : valueOf(bigsum, scale1, 0); } }}再来看看乘法原始数据还是...1.00（2位小数位数）和5.555（3位小数位数），当进行乘法时得到结果的小数位数为5.5550（4位小数）private static void calc() { BigDecimal d1

    1.3K31

    Python基础语法-基本数据类型-字符串的格式化

    格式化数字在Python中，我们可以使用字符串格式化来控制数字的显示格式，包括小数位数、精度和对齐方式等。下面是一些常用的格式说明符：%f：显示浮点数（包括小数位数）。...%.nf：控制浮点数的小数位数，n是小数位数。%e：用科学计数法显示浮点数。%g：自动选择浮点数的显示方式（小数点后的零不显示）。%d：显示整数。%x：显示十六进制整数。...%r：显示原始数据（包括引号和特殊字符）。%10s：在字段中显示字符串，长度为10个字符。%-10s：在字段中显示字符串，左对齐，长度为10个字符。%.5s：在字段中显示字符串，截断为5个字符。...# 显示原始数据x = 'Hello, \nworld!'print('%r' % x) # 输出'Hello, \nworld!'...# 在字段中显示字符串x = 'Hello'y = 'World'print('%10s' % x) # 输出 Helloprint('%-10s' % y) # 输出World #

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    MySQL【一】基本使用----超详细教学

    数据库1：即数据库的原始数据，内涵数据表、结构等等。 1.2 SQL语句 SQL语句主要分为： data query language 数据 查询 语言 DQL：数据查询语言。...表的编码默认为数据库编码，可以自行更改，表名：随意 1.3.2 类型： 整数：int\bit 小数：decimal decimal(5,2)表示共存取五位数，小数占两位 字符串...非空not null:字段不允许为空 唯一unique:字段不允许重复 默认default:字段可使用默认值 2.命令行操作mysql 启动终端，输入运行指令链接数据库【安装教程见文章篇首...;  创建数据表：create table 数据表米子（字段 类型 约束，字段 类型 约束...） ...birthday birth date default "1990-01-01";  加了个默认值修改表students中birthday字段名改为birth且数据类型为date，默认为1990-01

    1.2K20

    懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(二十一)：透视表

    字段拖入 列标签 - 还需要统计人数，人名总是有的，因此把 name 字段拖入 数值区域 - 透视表立刻出结果，行标签 放入的字段的唯一值，被显示在透视表左侧。...作为文本显示，小数是不会变百分比，这里可以设置 pd.set_option('display.float_format', '{:.2%}'.format) 。...下面是 Excel 透视表结果： 接着是 pandas 实现： - 修改 index 参数为 pclass，即可按船舱等级汇总 - 行9：不想再重复编写那段"非人"看的占比计算，直接调用一个自定义的函数...很简单，pivot_table 中的大部分参数都可以放入多个字段(跟 Excel 透视表操作一样)： - index 参数传入多个字段的列表 从结果看到，每个等级的船舱还是"女性比男性更可能生还" "...但是，原始数据是没有字段可以直接反映是否有结伴上船的情况。 数据中 ticket 列是船票号，**有相同的船票号并且多于1人以上的，可以视为是购买套票**的，也就是一起上船的。

    2.5K20

    Mysql入门

    创建数据表初步 ---- 语句形式： create table 数据表名 （字段 1， 字段 2， … ）[charset=字符集][engine=表类型]; 其中： 字段的形式为： 字段名 字段类型...小数类型分为浮点小数和定点小数。...定点小数 浮点小数是“精确的小数”——它通过内部技巧，突破了“有些小数无法用二进制精确表示”的局限。...示例： 对于如下原始数据： ? 对其按“品牌”进行分组： ? 结果为： ? 特别注意： 分组查询的结果，要理解为，将“若干行原始数据”，分成了若干组，结果是每组为一行数据。...于是，对于分组查询（group by），select 中出现的信息，通常就只有两种情况的信息了： 分组本身的字段信息； 一组的综合统计信息，主要包括： 计数值： count(字段)， 表示求出一组中原始数据的行数

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    懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(二十一)：透视表

    字段拖入 列标签 - 还需要统计人数，人名总是有的，因此把 name 字段拖入 数值区域 - 透视表立刻出结果，行标签 放入的字段的唯一值，被显示在透视表左侧。...作为文本显示，小数是不会变百分比，这里可以设置 pd.set_option('display.float_format', '{:.2%}'.format) 。...下面是 Excel 透视表结果： 接着是 pandas 实现： - 修改 index 参数为 pclass，即可按船舱等级汇总 - 行9：不想再重复编写那段"非人"看的占比计算，直接调用一个自定义的函数...很简单，pivot_table 中的大部分参数都可以放入多个字段(跟 Excel 透视表操作一样)： - index 参数传入多个字段的列表 从结果看到，每个等级的船舱还是"女性比男性更可能生还" "...但是，原始数据是没有字段可以直接反映是否有结伴上船的情况。 数据中 ticket 列是船票号，**有相同的船票号并且多于1人以上的，可以视为是购买套票**的，也就是一起上船的。

    1.8K50

    SQL 基础（二）数据表的创建、约束、修改、查看、删除

    ARRAY 元素的固定长度的有序集合 MULTISET 元素的可变长度的无序集合 数据表示方式 长度 N 、精度 P 、小数位数 S numeric(P,[S]) 表示数据精度为 P，小数位数为 S...) Sex nchar(1) default '男', Age int, -- 定长 4,精度10,小数位数0(本字段可存放10位无小数点整数,4字节大小) 无需设置精度和小数位数 Dept nvarchar...既可表约束又可列约束 为保证参照完整性，系统保证外键的取值为： 空值 主键取值 换言之，外键存在至少需要两张表，在第一张表中作为主键的属性在第二张表（从表，参照表）中做普通属性，则此键称为第一张表（主表...,小数位数为1 Dept nvarchar(20) ) CHECK 检查约束，限定某字段只能录入允许范围内的值，既可表约束又可列约束 注意： 一个基本表中可定义多个 CHECK 一个字段仅能定义一个...CHECK 多个字段定义的 CHECK 必须为表约束 列约束 -- CHECK 列约束 create table limit ( sno varchar(6), cno varchar(10), score

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    MySQL(三)

    列属性 在 MySQL 中一共有 6 个列属性: null 默认值 列描述 主键 唯一键 自增长 Null null 属性代表字段为空。...如果为 YES，表示该字段可以为空，我们设计表时，尽量不要让数据为空。 Default 设计表时，在用户不进行数据输入时，那么会自动填充默认值。...primary key(username) ) charset utf8; 表后创建 基本语法: alter table {表名} add primary key({字段}); alter table...不同的是: 一张表只能有一个主键，但可以有多个唯一键 唯一键允许为 null，且可以有多个 创建唯一键 直接在需要当作唯一键的字段之后，增加 unique [key] 属性来确定 create table...通常，此方案设计为两张表中使用同样主键即可。 一对多关系 通常一对多的关系设计方案，再多关系的表中维护一个字段，通常是一关系的主键。

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    SqlServer常用语句及函数

    2.2、count(1) and count(字段) 两者的主要区别是 （1） count(1) 会统计表中的所有的记录数，包含字段为null 的记录。...（2） count(字段) 会统计该字段在表中出现的次数，忽略字段为null 的情况。即不统计字段为null 的记录。...，用1代表代码行，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL count(列名)只包括列名那一列，在统计结果的时候，会忽略列值为空（这里的空不是只空字符串或者0，而是表示null）的计数，即某个字段值为NULL...* ） 如果有主键，则 select count（主键）的执行效率是最优的 如果表只有一个字段，则 select count（*）最优。...而小数位数是小数点右边的位数。这表示本例能够支持的最大的整数值是9999999，而最小的小数是0.01。

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