1. 只支持相等JOIN. 2. 多表连接当使用不同的列进行JOIN时,会产生多个MR作业. 3. 最后的表的数据是从流中读取,而前面的会在内存中缓存,因此最好把最大的表放在最后. SELECT /*+ STREAMTABLE(a) */ a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key1)//暗示 4. JOIN在WHERE子句前进行处理. SELECT a.val, b.val FRO…

关键字:Hive Join.Hive LEFT|RIGTH|FULL OUTER JOIN.Hive LEFT SEMI JOIN.Hive Cross Join Hive中除了支持和传统数据库中一样的内关联.左关联.右关联.全关联,还支持LEFT SEMI JOIN和CROSS JOIN,但这两种JOIN类型也可以用前面的代替. 注意:Hive中Join的关联键必须在ON ()中指定,不能在Where中指定,否则就会先做笛卡尔积,再过滤. 数据准备: hive> desc lxw1234_a;…

hive的多表连接,都会转换成多个MR job,每一个MR job在hive中均称为Join阶段.按照join程序最后一个表应该尽量是大表,因为join前一阶段生成的数据会存在于Reducer 的buffer中,通过stream最后面的表,直接从Reducer中读取已经缓冲的中间数据结果,与后面的大表进行连接时,只需要从buffer中读取缓存的key,与大表中的指定key进行连接,速度更快,也避免内存缓冲区溢出. SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b…

转自:http://lxw1234.com/archives/2015/06/313.htm 笼统的说,Hive中的Join可分为Common Join(Reduce阶段完成join)和Map Join(Map阶段完成join).本文简单介绍一下两种join的原理和机制. Hive Common Join 如果不指定MapJoin或者不符合MapJoin的条件,那么Hive解析器会将Join操作转换成Common Join,即:在Reduce阶段完成join.整个过程包含Map.Shuffle.…

0. 说明 在 Hive 中进行 join 操作 1. 操作步骤 1.0 建表 在 hiveserver2 服务启动的前提下,在 Beeline客户端中输入以下命令 # 新建顾客表 create table customers(id int, name string, age int) row format delimited fields terminated by '\t'; # 新建订单表 create table orders(oid int, oname string, oprice…

补充说明 left outer join where is not null与left semi join的联系与区别:两者均可实现exists in操作,不同的是,前者允许右表的字段在select或where子句中引用,而后者不允许. 除了left outer join,Hive QL中还有right outer join,其功能与前者相当,只不过左表和右表的角色刚好相反. 另外,Hive QL中没有left join.right join.full join以及right semi join…

本文为博客园作者所写: 一寸HUI,个人博客地址:https://www.cnblogs.com/zsql/ 很多人如果先接触mysql的执行顺序(from ->on ->join ->where ->group by ->having ->select ->distinct ->order by ->limit),可能会对hive中的on和where会产生一些误解,网上也有一些博客写了关于这些内容的,但是自己也还是想自己亲自试验一波,本文主要从inn…

1.什么是等值连接? 2.hive转换多表join时,如果每个表在join字句中,使用的都是同一个列,该如何处理? 3.LEFT,RIGHT,FULL OUTER连接的作用是什么? 4.LEFT或RIGHT join是连接从左边还有右边? Hive表连接的语法支持如下: Sql代码  : join_table: table_reference JOIN table_factor [join_condition] | table_reference {LEFT|RIGHT|FULL} [OUTER…

转:https://blog.csdn.net/qq646748739/article/details/77997276 --Hive中日期函数总结:--1.时间戳函数--日期转时间戳:从1970-01-01 00:00:00 UTC到指定时间的秒数select unix_timestamp(); --获得当前时区的UNIX时间戳select unix_timestamp('2017-09-15 14:23:00'); select unix_timestamp('2017-09-15 14:2…

转:https://blog.csdn.net/u012474716/article/details/78925319/ hive中常用的时间为时间戳和日期格式之间的转换 常用的函数为: to_date:日期时间转日期函数 select to_date(‘2015-04-02 13:34:12’); 输出:2015-04-02 from_unixtime:转化unix时间戳到当前时区的时间格式 select from_unixtime(1323308943,’yyyyMMdd’); 输出:201…

转自 http://www.cnblogs.com/xd502djj/archive/2013/01/18/2866662.html 举例子: hive> select * from zz0; 111111 222222 888888 hive> select * from zz1; 111111 333333 444444 888888 hive> select * from zz0 join zz1 on zz0.uid = zz1.uid; 111111  111111 88888…

1 问题描述 在调用一个MySQL存储过程的时候,有时候会出现下面的错误: Illigal mix of collations(gbk\_chinese\_ci, IMPLICIT) and (latin1\_swedish\_ci, IMPLICIT) for operation '=' 我从去年到现在遇到了很多这个问题,这篇文章做一下解决方法的总结,基本上能覆盖这个问题的所有解法 2 问题根源 这个问题的出现是由于JOIN操作时=操作符的左右参数的字符编码不一致导致导致的,解决问题的方法也基…

这些子查询在oracle和mysql等数据库中都能执行,但是在hive中却不支持,但是我们可以把这些查询语句改为join操作: -- 1.子查询 select * from A a where a.update_time = (select min(b.update_time) from A b) -- 2.in操作 select * from A a where a.dept = 'IT' and a.num ') 改为join操作如下: select t2.* from (select mi…

与hbase外部表(wizad_mdm_main)进行join出现问题: CREATE TABLE wizad_mdm_dev_lmj_edition_result as select *  from  wizad_mdm_dev_lmj_20141120 as w  JOIN wizad_mdm_main as a ON (a.rowkey = w.guid); 程序启动后,死循环,无反应.最后在进行到0.83时,内存溢出失败. 原因: 默认情况下,Hive会自动将小表加到Distribute…

一:hive中的三种join 1.map join 应用场景:小表join大表 一:设置mapjoin的方式: )如果有一张表是小表,小表将自动执行map join. 默认是true. <property> <name>hive.auto.convert.join</name> <value>true</value> </property> )判断小表 <property> <name>hive.mapjoin…

hive中常见的高级查询包括:group by.Order by.join.distribute by.sort by.cluster by.Union all.今天我们来看看order by操作,Order by表示按照某些字段排序,语法如下: select col,col2... from tableName where condition order by col1,col2 [asc|desc] 注意: (1):order by后面可以有多列进行排序,默认按字典排序. (2):order…

1.关于hive中的各种join Hive中有许多的Join操作,例如:LEFT.RIGHT和FULL OUTER JOIN,INNER JOIN,LEFT SEMI JOIN等: 1.1.准备两组数据: a.txt b.txt 1,a 2,bb 2,b 3,cc 3,c 7,yy 4,d 9,pp 7,y 8,u 1.2.在Hive中建表: create table a(id int,name string) row format delimited fields terminated by…

hive 的 join 类型有好几种,其实都是把 MR 中的几种方式都封装实现了,其中 join on.left semi join 算是里边具有代表性,且使用频率较高的 join 方式. 1.联系 他们都是 hive join 方式的一种,join on 属于 common join(shuffle join/reduce join),而 left semi join 则属于 map join(broadcast join)的一种变体,从名字可以看出他们的实现原理有差异. 2.区别 (1)Se…

SQL标准中的Join的类型:  首先,设置表employees和department的数据为:  1.inner join … on操作类型 内连接inner join是基于连接谓词将两张表(如A和B)的列组合在一起的,产生新的结果表. 例子: SELECT * FROM employees a inner join department b ON a.department_id = b.department_id 1 2 3 4 1 2 3 4 查询结果为:  注意:inner join 可…

1.join语句 Sql join语句用来合并两个或多个表中的记录.ANSI标准SQL语句中有四种JOIN:INNER,OUTER,LEFTER,RIGHT,一个表或视图也可以可以和它自身做JOIN操作.下面举例说明.下面所举的例子使用的表有Employee和Department,在这两个表中Department.DepartmentID是主键,Employee.DepartmentID是外键. 图1—Employee表 LastName DepartmentID Country Employe…

原文:SQL点滴2-重温sql语句中的join操作 1.join语句 Sql join语句用来合并两个或多个表中的记录.ANSI标准SQL语句中有四种JOIN:INNER,OUTER,LEFTER,RIGHT,一个表或视图也可以可以和它自身做JOIN操作.下面举例说明.下面所举的例子使用的表有Employee和Department,在这两个表中Department.DepartmentID是主键,Employee.DepartmentID是外键. 图1—Employee表 LastName De…

建表语句: create table  tb_in_base (    id  bigint,    devid bigint,     devname string  ) partitioned by (job_time bigint) row format delimited fields terminated by ',';   create table  tb_in_up (    id  bigint,    devid bigint,    devname string  ) par…

说明:spark版本:2.2.0 hive版本:1.2.1 需求: 有本地csv格式的一个文件,格式为${当天日期}visit.txt,例如20180707visit.txt,现在需要将其通过spark-sql程序实现将该文件读取并以parquet的格式通过外部表的形式保存到hive中,最终要实现通过传参的形式,将该日期区间内的csv文件批量加载进去,方式有两种: 1.之传入一个参数,说明只加载一天的数据进去 2.传入两个参数,批量加载这两个日期区间的每一天的数据 最终打成jar包,进行运行 步…

先说结论,再举例子.   hive中,left join与left outer join等价.   left semi join与left outer join的区别:left semi join相当于in,即会过滤掉左表中join不到右表的行,右表中有多行能join到时显示一行,并且只输出左表的字段.不输出右表的字段:left outer join不会过滤掉左表中的行,右表中有多行能join到时显示多行,并且能够同时输出左表和右表中的字段.   以下为不同语句的效果比对,环境:Hive 1.1…

1. 概述. 本文主要介绍了mapreduce框架上如何实现两表JOIN. 2. 常见的join方法介绍 假设要进行join的数据分别来自File1和File2. 2.1 reduce side join reduce side join是一种最简单的join方式,其主要思想如下: 在map阶段,map函数同时读取两个文件File1和File2,为了区分两种来源的key/value数据对,对每条数据打一个标签 (tag),比如:tag=0表示来自文件File1,tag=2表示来自文件File2.…

准备数据 2,b 3,c 4,d 7,y 8,u 2,bb 3,cc 7,yy 9,pp 建表: create table a(id int,name string) row format delimited fields terminated by ','; create table b(id int,name string) row format delimited fields terminated by ','; 导入数据: load data local inpath '/root/h…

一.背景 MapReduce提供了表连接操作其中包括Map端join.Reduce端join还有半连接,现在我们要讨论的是Map端join,Map端join是指数据到达map处理函数之前进行合并的,效率要远远高于Reduce端join,因为Reduce端join是把所有的数据都经过Shuffle,非常消耗资源. 二.具体join 1.join的例子     比如我们有两个文件,分别存储 订单信息:products.txt,和 商品信息:orders.txt ,详细数据如下: products.t…

Hive中创建S3的外部表 数据在S3存放的数据是按时间纬度存放的,每天的数据存放在各自的目录下,目录结构如下截图: 每个目录下面的数据是CSV文件,现在将其导入到Hive中进行查询,通过创建对应的表结构: CREATE EXTERNAL TABLE `palmplay_log_pv_s3_csv`( `meta_id` string COMMENT 'from deserializer', `brand` string COMMENT 'from deserializer', `channel…

SQL里面通常都会用Join来连接两个表,做复杂的关联查询.比如用户表和订单表,能通过join得到某个用户购买的产品:或者某个产品被购买的人群.... Hive也支持这样的操作,而且由于Hive底层运行在hadoop上,因此有很多地方可以进行优化.比如小表到大表的连接操作.小表进行缓存.大表进行避免缓存等等... 下面就来看看hive里面的连接操作吧!其实跟SQL还是差不多的... 数据准备:创建数据-->创建表-->导入数据 首先创建两个原始数据的文件,这两个文件分别有三列,第一列是id.第…

 在关系型数据库中,要实现join操作是非常方便的,通过sql定义的join原语就可以实现.在hdfs存储的海量数据中,要实现join操作,可以通过HiveQL很方便地实现.不过HiveQL也是转化成MapReduce来完成操作,本文首先研究如何通过编写MapReduce程序来完成join操作. 一.Map-Join:在Reduce端完成的join操作  假设存在用户数据文件users.txt和用户登录日志数据文件login_logs.txt,数据内容分别如下所示:  用户数据文件user.tx…