图一：是create table as select 创建的表，称为方式一；
图二：以 insert overwrite 方式落到了提前建好的结构表，和图一表是相同的数据逻辑；
表都是通过脚本跑的；
发现问题：在 hue 上查询图一表，发现数据扩散，但实际源数据不存在这种数据，如表一场景是 shop_public_id 是来源主表，不存在Null值 。方式二生成的表二则数据正常，无扩散现象。
结论：当以方式一测试时，发现数据扩散，不一定是sql 的问题，如果源表不存在该数据，一定不是sql 的问题，换成方式二测试数据，或者不落表了，直接输出情况，比如 select 粒度,count(1) cnt from tmp_t group by 粒度 order by cnt desc limit 10。
hue 的 impala 不能select 查出array类型的字段，报错 ：only scalar types are allowed in the select list.
hive 可以查出 array类型，是由 collect_set 生成的 array< string>，并且array不能 cast转换为 string 类型。
