由于需要使用hive sql进行数据查询,同时涉及多个不同类型的字段的组合,看Hive sql的文档相关和资料才知道,hive是支持大部分基础数据类型之间的相互转换的. 那么,hive本身支持哪些数据类型呢? 从hive内置数据类型中,Hive支持的数据类型包括以下这些: 数据类型 所占字节 开始支持版本 TINYINT 1byte,-128 ~ 127 SMALLINT 2byte,-32,768 ~ 32,767 INT 4byte,-2,147,483,648 ~ 2,147,483,64

http://www.cnblogs.com/yellowapplemylove/archive/2011/08/23/2150316.html 一直很奇怪C#的预定义数据类型中为什么加了一个decimal,有float和double不就够了吗?今天来挖一挖. 浮点型 Name CTS Type De script ion Significant Figures Range (approximate) float System.Single 32-bit single-precision flo

浮点型 Name CTS Type Description Significant Figures Range (approximate) float System.Single 32-bit single-precision floating point 7 ±1.5 × 10?45 to ±3.4 × 1038 double System.Double 64-bit double-precision floating point 15/16 ±5.0 × 10 ?324 to ±1.7 ×

一直很奇怪C#的预定义数据类型中为什么加了一个decimal,有float和double不就够了吗?今天来挖一挖. 浮点型 Name CTS Type De script ion Significant Figures Range (approximate) float System.Single 32-bit single-precision floating point 7 ±1.5 × 10?45 to ±3.4 × 1038 double System.Double 64-bit dou

一直很奇怪C#的预定义数据类型中为什么加了一个decimal,有float和double不就够了吗?今天来挖一挖. 浮点型 Name CTS Type De script ion Significant Figures Range (approximate) float System.Single 32-bit single-precision floating point 7 ±1.5 × 10?45 to ±3.4 × 1038 double System.Double 64-bit dou

场景 今天在开发的时候,在mongodb中有个字段保存的数据结构是decimal,然后需要对这个字段的值进行范围的查询.结果却怎么查询值范围都是空. 解决 如图中看到的,利用Navicat,可以明显的看到字段的数据类型.其中蓝色的COD字段,现在是float.但如果我们把它改为decimal,这个时候如图: 数据库中储存的cod却是字符串类型的.所以不能对它进行值范围的查询.总之,decimal和float都可以用来表示浮点数,但是在数据库中,float是按照近似值存的,decimal是按照字符

三者的区别介绍 float:浮点型,含字节数为4,32bit,数值范围为-3.4E38~3.4E38(7个有效位) double:双精度实型,含字节数为8,64bit数值范围-1.7E308~1.7E308(15个有效位) decimal:数字型,128bit,不存在精度损失,常用于银行帐目计算.(28个有效位) 按存储的范围进行排序 float(real) double decimal(numeric) decimal的详细介绍 decimal(a,b) 参数说明 a指定指定小数点左边和右边可

大家有没有在SQL中遇见1不等于1(1<>1)的情形!?下面会有一个例子演示这个情形. 先简单介绍一下标题中的四种数值数据类型. 在T-SQL中,numeric和decimal是精确数值数据类型,而float和real是近似数值数据类型. numeric和decimal是等同的.real等同于float(24). 在定义一个float(n)类型列的时候,如果明确指定了n的值,例如 val ) 那么当n的值在1-24之间,系统会将该列(val)标记为real类型:当n的值在25-53之间,系统会

一.Java 1.float型定义的数据末尾必须 有"f "或"F",为了和double区别.例float x=123.456f,  y=2e20f; public static void main(String[] args) { System.out.println(0.08f + 0.01f); } 输出: 0.089999996 2.精确计算中我们要用java.math.BigDecimal class DecimalUtil{ private static

阿里的 Java 手册里写着: 6. [强制] 小数类型为 decimal,禁止使用 float 和 double. 说明:float 和 double 在存储的时候,存在精度损失的问题,很可能在值的比较时,得到不 正确的结果.如果存储的数据范围超过 decimal 的范围,建议将数据拆成整数和小数分开存储. 具体到实现,decimal 是用 BigDecimal 这个实现吗? 还是 Java 里有 decimal 这个类型? java 有 float,double,BigDecimal 三种,

表employees中字段 taxes(税率)用类型float存储 hive> select name, salary, taxes from employees where taxes  > 0.2 john    5300.0    0.2 marry  9500.0   0.2 jack     15000.0 0.3 产生如上结果原因为: a) 对于所有使用IEEE标准进行浮点编码系统中,都普遍存在如下问题,并不仅仅是hive,Java,还有很多 b) 0.2在hive中默认使用dou

  decimal 数据类型最多可存储 38 个数字,所有数字都能够放到小数点的右边.decimal 数据类型存储了一个准确(精确)的数字表达法:不存储值的近似值. 定义 decimal 的列.变量和参数的两种特性如下: · p 小数点左边和右边数字之和,不包括小数点.如 123.45,则 p=5,s=2. 指定精度或对象能够控制的数字个数. · s 指定可放到小数点右边的小数位数或数字个数. p 和 s 必须遵守以下规则:0 <= s <= p <= 38. numeric 和 dec

 更新: 2019-09-08  c# and js 要 ceil floor 2 decimal point 都没有 build in 的 solution 比如 15.667 想 ceil to 15.67 做法是 Math.Ceilling(15.667 * 100) / 100 先做一个乘 100 然后除 100 js 的用 big.js new Big(15.667).round(2, RoundingMode.RoundUp) refers : http://blog.leanote

在SQL Server中,小数数值实际上只有两种数据类型:float 和 decimal.double precision 整体是数据类型,等价于 float(53),real等价于float(24),应该避免在程序中直接使用 double precision 和 real,而是用 float 代替.numeric 和 decimal是同义词. float是近似数值,存在精度缺失,Decimal是精确数值,不存在精度损失.当数值不允许精度丢失时,使用 decimal数据类型存储.在计算小数的除法

注意:有效位:小数点前后的全部数字,不包括小数点在内 float:浮点型,含字节数为4,32bit,数值范围为-3.4E38~3.4E38(7个有效位) double:双精度实型,含字节数为8,64bit数值范围-1.7E308~1.7E308(15个有效位) decimal:数字型,128bit,不存在精度损失,常用于银行帐目计算.(28个有效位) float f = 345.98756f;//结果显示为345.9876,只显示7个有效位,对最后一位数四舍五入. double d=345.97

原文:C#中对于float,double,decimal的误解 一直很奇怪C#的预定义数据类型中为什么加了一个decimal,有float和double不就够了吗?今天来挖一挖. 浮点型 如果我们在代码中写一个12.3,编译器会自动认为这个数是个double型.所以如果我们想指定12.3为float类型,那么你必须在数字后面加上F/f: float f = 12.3F; decimal类型 作为补充,decimal类型用来表示高精度的浮点数 对decimal.float.double错误的认识

以下测试为userinfo增加一列,列类型分别为decimal.float.double.varchar.由于innodb不支持optimize,所以每次测试,都会删除表test.userinfo,重新拷贝swanfly.userinfo->test.userinfo,原始userinfo表data_size为28.562MB,data_free为4.000MB. 具体测试流程如下: 查看表数据量(data_size) select concat(truncate(sum(data_length

在SQL Server中,实际上小数数值只有两种数据类型:float 和 decimal,分别是近似数值和精确数值.其他小数类型,都可以使用float和decimal来替代,例如,双精度(double precision)数据类型等价于 float(53),real等价于float(24),numeric是 decimal的同义词,应该避免在程序中直接使用 double precision.real和numeric,而是用 float(24) .float(53)和decimal 代替. flo

浮点型 Name CTS Type Description Significant Figures Range (approximate) float System.Single 32-bit single-precision floating point 7 ±1.5 × 10−45 to ±3.4 × 1038 double System.Double 64-bit double-precision floating point 15/16 ±5.0 × 10 −324 to ±1.7 ×

使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive和HBase 及近期感悟 Sqoop 大数据 Hive HBase ETL 使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive和HBase 及近期感悟 基础环境 Sqool和Hive.HBase简介 Sqoop Hive HBase 测试Sqoop 使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive 使用复杂SQL 调整Hive数据类型 不断更新 使用Sqoop从MySQL导入数据到HBase 使用复杂SQL 不断更新 Hive使用HBase数据 关于Sqoop2

Spark SQL使用时需要有若干“表”的存在,这些“表”可以来自于Hive,也可以来自“临时表”.如果“表”来自于Hive,它的模式(列名.列类型等)在创建时已经确定,一般情况下我们直接通过Spark SQL分析表中的数据即可:如果“表”来自“临时表”,我们就需要考虑两个问题:   (1)“临时表”的数据是哪来的? (2)“临时表”的模式是什么?   通过Spark的官方文档可以了解到,生成一张“临时表”需要两个要素:   (1)关联着数据的RDD: (2)数据模式:   也就是说,我们需要将