hive执行count和spark执行count结果不一致

【组件版本】hive on mr、spark

【问题现象】hive 执行count语句，结果条数为0，spark执行count语句能正常显示count数
【详细描述】

hive 执行count语句：显示count数为0.

select count(*) from edw_tmp.upcloud_warehouse_table_info_df where dt=20230813;

如果使用hive执行count语句，底层设置limit 限制条数的条件，可以正常显示出count数：

select count(*) from edw_tmp.upcloud_warehouse_table_info_df where dt=20230813 limit 10;

两者日志差别在于一个启动了底层mr程序，另一个没有启动。

正常客户是使用的spark进行的建表和查询

spark执行

spark 客户端thriftserver创建表和hive创建表，涉及到的元数据更新不一致，并且集群底层对count查询进行了优化，默认情况下，Hive会尝试使用表的统计信息（如表的行数、列统计等）来优化查询的执行计划，但是，在某些情况下，统计信息可能不准确或过时，这可能导致Hive做出不恰当的优化决策，影响查询性能和结果。

【解决方法】

方法1:设置如下参数，先禁用查询优化，走底层数据查询。

set hive.compute.query.using.stats=false;

方法2:

hive使用analyze收集元数据信息后再进行查询。

ANALYZE TABLE  edw_tmp.upcloud_warehouse_table_info_df COMPUTE STATISTICS;