hive表中字段类型是decimal（38,2），select查询出该字段的值如何插入到string类型的新字段

你可以使用CAST函数将decimal类型转换为string类型，如下所示：

SELECT CAST(decimal_column AS STRING) AS string_column FROM hive_table;

其中，`decimal_column`是原始字段名，`string_column`是新字段名。这条语句会将`decimal_column`中的值转换为string类型，并将结果存储到`string_column`中。你可以将这个查询的结果插入到新的表中或者替换原有的表。

相关问题

hive查询decimal类型字段报错

回答: 当在Hive中查询decimal类型字段时报错，可能是由于以下原因导致的。首先，Hive中的decimal字段默认精度为0，如果不指定小数点，数据将被四舍五入。例如，0.82在Hive中会变成1。因此，在建表时最好指定精度，如decimal(10,2)。\[1\]其次，当使用Sqoop导出数据时，需要注意设置--input-null-string '\\N'和--input-null-non-string '\\N'这两个参数。因为Hive中的null默认是\N，而Sqoop在导出数据时会解析\N。如果目标关系型数据库中的表字段不是string类型，就会报错。通过设置这两个参数，Sqoop会知道\N表示null，而不会将其解析为字符。\[2\]最后，如果在修改了字段类型后，表的schema发生了变化，而之前的分区仍然使用旧的schema，就会导致表和分区的schema不一致，从而导致select报错。在这种情况下，需要更新分区的schema以与表的schema保持一致。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Hadoop记录——hive中的decimal字段，shell的数据类型以及sqoop导出空string报错](https://blog.csdn.net/chenKFKevin/article/details/53199925)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [hive字段类型修改问题总结](https://blog.csdn.net/qq_36302506/article/details/117091191)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

这是我的表结构CREATE TABLE IF NOT EXISTS fixed_transaction_details ( new_transaction_id string, customer_id string, store_id string, price decimal(8,2), product string, purchase_date string, purchase_time string ) row format serde 'org.apache.hadoop.hive.serde2.OpenCSVSerde';这是我的另一个表结构drop table ext_transaction_details; create external table if not exists ext_transaction_details ( transaction_id string, customer_id string, store_id string, price decimal(8,2), product string, purchase_date string, purchase_time string ) partitioned by (year_month STRING) row format serde 'org.apache.hadoop.hive.serde2.OpenCSVSerde' --this must tblproperties tblproperties ("skip.header.line.count"="1");我执行insert into table ext_transaction_details partition (year_month) select *,substring(purchase_date,0,7)as year_month from fixed_transaction_details;执行完毕后为什么ext_transaction_details表里的数据会比fixed_transaction_details表的数据少，我这里少了12条，两者的数量不应该完全一致吗

在你的操作中，你将数据从`fixed_transaction_details`表插入到`ext_transaction_details`表，并根据`purchase_date`字段的值来动态分区。根据你提供的信息，以下是可能导致数据不一致的一些原因：

1. 数据筛选：在`select`语句中，你使用了`substring(purchase_date, 0, 7)`来生成`year_month`分区字段。这意味着只有`purchase_date`字段的前7个字符会被用作分区值。如果存在`purchase_date`值不同但前7个字符相同的情况，这可能导致数据被筛选掉或者被插入到不同的分区中。

2. 数据类型不匹配：请确保`fixed_transaction_details`表和`ext_transaction_details`表中的字段类型完全匹配，包括长度和精度。如果字段类型不匹配，可能会导致数据插入失败或者丢失一些记录。

3. 行数据重复：如果在插入数据之前，`ext_transaction_details`表中已经存在某些相同的分区数据，那么新插入的数据可能会被视为重复数据而被过滤掉。

4. 确认分区字段：请确保你在动态分区插入语句中正确指定了分区字段，确保它与表定义中的分区字段名一致。

建议你检查以上因素，以确定为什么`ext_transaction_details`表中的数据比`fixed_transaction_details`表少了12条。你可以逐一排查这些原因并进行验证。如果有更多疑问，请随时提问。