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固定精度型 名称 描述 存储空间 取值范围 字面量 DECIMAL 固定精度的十进制数。精度最高支持到38位，但精度小于18位能保障性能最好。 Decimal有两个输入参数： precision：总位数，默认38 scale：小数部分的位数，默认0 说明： 如果小数位为零，即十进制（38
深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano
深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano
REAL DOUBLE 双精度浮点数，15到17个有效位，具体取决于使用场景，有效位位数并不取决于小数点位置 64位 4.94065645841246544e-324 ~1.79769313486231570e+308，正或负 DOUBLE FLOAT 单精度浮点数，6到9个有效位
4字节 -2147483648～2147483647 是 是 STRING 字符串 - - 是 是 FLOAT 单精度浮点型 4字节 - 是 是 DOUBLE 双精度浮点型 8字节 - 是 是 DECIMAL(precision,scale) 10进制精确数字类型。固定有效位数和小数位数的数据类型，例如：3
4字节 -2147483648～2147483647 是 是 STRING 字符串 - - 是 是 FLOAT 单精度浮点型 4字节 - 是 是 DOUBLE 双精度浮点型 8字节 - 是 是 DECIMAL(precision,scale) 10进制精确数字类型。固定有效位数和小数位数的数据类型，例如：3
println(table); return table; } DataType.DECIMAL的默认精度为(10,0)，设置Decimal类型精度的方法如下： 1 Column c11 = new Column("c11", new DecimalTypeInfo(25
ys) 如果运算的数学结果无法通过结果数据类型的精度和范围精确地表示，则发生异常情况：Value is out of range。 当对具有不同范围和精度的decimal类型进行运算时，值首先被强制转换为公共超类型。对于接近于最大可表示精度 (38) 的类型，当一个操作数不符合公共超
------- 3.14 (1 row) to_ieee754_64(double) → varbinary 根据IEEE 754算法，将双精度浮点数编码为一个64位大端字节序的二进制块。 select to_ieee754_64(3.14); _col0
格式类型映射与 Apache Hive 兼容，但与 Apache Spark 有所不同： Timestamp：不论精度，映射 timestamp 类型至 int96。 Decimal：根据精度，映射 decimal 类型至固定长度字节的数组。 下表列举了 Flink 中的数据类型与 JSON 中的数据类型的映射关系。
8字节 -9223372036854775808～9223372036854775807 REAL 单精度浮点型 4字节 - FLOAT 单精度浮点型 4字节 - DOUBLE 双精度浮点型 8字节 - DECIMAL 固定有效位数和小数位数的数据类型 - - DATE 日期类型，
8字节 -9223372036854775808～9223372036854775807 REAL 单精度浮点型 4字节 - FLOAT 单精度浮点型 4字节 - DOUBLE 双精度浮点型 8字节 - DECIMAL 固定有效位数和小数位数的数据类型 - - DATE 日期类型，
符串格式。 返回值说明 返回STRING类型。 num、from_base或to_base值为NULL时，返回NULL。 转换过程以64位精度工作，溢出时返回NULL。 num如果输入的是小数，会转为整数值后进行进制转换，小数部分会被舍弃。 示例代码 -返回8。 select conv('1000'
符串格式。 返回值说明 返回STRING类型。 num、from_base或to_base值为NULL时，返回NULL。 转换过程以64位精度工作，溢出时返回NULL。 num如果输入的是小数，会转为整数值后进行进制转换，小数部分会被舍弃。 示例代码 -返回8。 select conv('1000'
自定义函数类型推导 操作场景 类型推导包含了验证输入值、派生参数和返回值数据类型。从逻辑角度看，Planner需要知道数据类型、精度和小数位数；从 JVM 角度来看，Planner 在调用自定义函数时需要知道如何将内部数据结构表示为JVM对象。 Flink 自定义函数实现了自动的
自定义函数类型推导 操作场景 类型推导包含了验证输入值、派生参数和返回值数据类型。从逻辑角度看，Planner需要知道数据类型、精度和小数位数；从 JVM 角度来看，Planner 在调用自定义函数时需要知道如何将内部数据结构表示为JVM对象。 Flink 自定义函数实现了自动的
- 1.0000000000) < 0.000000001 //0.9999999999和1.0000000000为10位精度，而0.000000001为9位精度，此时可以认为0.9999999999和1.0000000000相等。 数值类型可与字符串类型进行比较。做大小(>,<,>=
- 1.0000000000) < 0.000000001 //0.9999999999和1.0000000000为10位精度，而0.000000001为9位精度，此时可以认为0.9999999999和1.0000000000相等。 数值类型可与字符串类型进行比较。做大小(>,<,>=
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- 1.0000000000) < 0.000000001 //0.9999999999和1.0000000000为10位精度，而0.000000001为9位精度，此时可以认为0.9999999999和1.0000000000相等。 数值类型可与字符串类型进行比较。做大小(>,<,>=
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