Hive压缩表数据精度确实可能会受到影响。在使用Hive进行数据处理时，如果启用了压缩功能，那么在压缩和解压过程中可能会对数据的精度产生一定的影响。这种影响主要取决于所使用的压缩算法以及数据的特性。
以下是一些可能影响Hive压缩表数据精度的因素：
压缩算法：不同的压缩算法具有不同的特点，有些算法可能会对数据的精度产生较大的影响。在选择压缩算法时，需要根据具体的数据特性和应用场景来权衡压缩率和精度之间的关系。
数据类型：Hive支持多种数据类型，包括数值型、字符串型等。不同类型的数据在压缩过程中可能会有不同的精度损失。例如，对于浮点数类型的数据，某些压缩算法可能会导致精度损失。
压缩级别：压缩级别是指压缩过程中的压缩程度。较高的压缩级别通常可以获得更好的压缩率，但可能会对数据的精度产生更大的影响。因此，在选择压缩级别时，需要根据实际需求来平衡压缩率和精度之间的关系。
数据分布：数据分布的不均匀性也会影响压缩效果和精度。例如，如果数据集中存在大量的重复值或接近的值，那么压缩后的数据可能会失去一些细节信息，从而导致精度下降。
为了减少压缩对数据精度的影响，可以采取以下措施：
总之，在使用Hive压缩表数据时，需要注意数据精度的潜在影响，并采取相应的措施来减少这种影响。
