Hive的三种Join方式 hive Hive中就是把Map,Reduce的Join拿过来,通过SQL来表示. 参考链接:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Joins Common/Shuffle/Reduce Join Reduce Join在Hive中也叫Common Join或Shuffle Join 如果两边数据量都很大,它会进行把相同key的value合在一起,正好符合我们在sql中的join

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

本文引自吴超博客 实现原理 1.在Reudce端进行连接. 在Reudce端进行连接是MapReduce框架进行表之间join操作最为常见的模式,其具体的实现原理如下: Map端的主要工作:为来自不同表(文件)的key/value对打标签以区别不同来源的记录.然后用连接字段作为key,其余部分和新加的标志作为value,最后进行输出. reduce端的主要工作:在reduce端以连接字段作为key的分组已经完成,我们只需要在每一个分组当中将那些来源于不同文件的记录(在map阶段已经打标志)分开,

 说在前面的话 以下三种情况,最好是在3台集群里做,比如,master.slave1.slave2的master和slave1都安装了hive,将master作为服务端,将slave1作为服务端. 以下,是针对CentOS版本的,若是Ubuntu版本,见我的博客 Ubuntu系统下安装并配置hive-2.1.0 hive三种方式区别和搭建 Hive中metastore(元数据存储)的三种方式: a)  内嵌Derby方式 b)  Local方式 c)  Remote方式 1.本地derby 这种

转自:http://blog.chinaunix.net/uid-27177626-id-4653808.html Hive三种不同的数据导出的方式,根据导出的地方不一样,将这些方法分为三类:(1)导出到本地文件系统 (2)导出到HDFS (3)导出到hive的另一个表中 导出到本地文件系统

  1.测试数据准备 参考:Sql Server中的表访问方式Table Scan, Index Scan, Index Seek 这篇博客中的实验数据准备.这两篇博客使用了相同的实验数据. 2.SQL Server中的三种Join方式 在Sql Server中,每一个join命令,在内部执行时,都会采用三种更具体的join方式来运行.这三种join的方法是:nested loops join.merge join和hash join.这三种方法,没有哪一种是永远最好的,但是都有其最适合的上下文

数据库常见的join方式有三种:inner join, left outter join, right outter join(还有一种full join,因不常用,本文不讨论).这三种连接方式都是将两个以上的表通过on条件语句,拼成一个大表.以下是它们的共同点: 1. 关于左右表的概念.左表指的是在SQL语句中排在left join左边的表,右表指的是排在left join右边的表.  2. 在拼成的大表中,左表排在左边,右表排在右边.  3. on条件语句最好用=号对两表相应的主外键进行连接

Hive 中 metastore(元数据存储)的三种方式:         a)内嵌 Derby 方式         b)Local 方式          c)Remote 方式    第一种方式:本地 mysql 注: 这种存储方式需要在本地运行一个 mysql 服务器,并作如下配置,使用 mysql 的方 式,需要将 mysql 的 jar 包拷贝到$HIVE_HOME/lib 目录下   1.  安装mysql, 修改权限 yum  install  mysqld-server chk

join 是sql语句中的常用操作,良好的表结构能够将数据分散在不同的表中,使其符合某种范式,减少表冗余,更新容错等.而建立表和表之间关系的最佳方式就是Join操作. sparksql作为大数据领域的sql实现,自然也对join操作做了不少优化,今天主要看一下在spark sql中对于join,常见的3种实现. sparksql的3种join实现 1.Broadcast Join (小表对大表) 在数据库的常见模型中(比如星型模型或者雪花模型),表一般分为两种:事实表和维度表. 维度表一般指固定

聚合函数:(都会忽略null数据) 常用的有5种:将字段中所有的数据聚合在一条中 .sum(字段名) :求总和 .avg(字段名) :求平均值 .max(字段名) :求最大值 .min(字段名) :求最小值 .count(字段名.*) :统计行数 ----.按部门编号,查询平均薪水 ,并且平均薪水<1300的不显示,结果按降序排序 select empno,avg(sal) as avgsal from scott.emp group by empno having avg(sal)>= or

NESTED LOOP JOIN  (NLJOIN) 对于被连接的数据子集较小的情况,nested loop连接是个较好的选择.nested loop就是扫描一个表,每读到一条记录,就根据索引去另一个表里面查找,没有索引一般就不会是 nested loops. 一般在nested loop中, 驱动表满足条件结果集不大,被驱动表的连接字段要有索引,这样就走nstedloop.如果驱动表返回记录太多,就不适合nested loops了.如果连接字段没有索引,则适合走hash join,因为不需要索

一.hive -e ‘sql语句’ (shell命令) 适合比较短的sql语句调用,优点是可以直接在shell中调用静音模式 -S 在执行HiveQL过程中,不在显示器输出MR的执行过程hive -S -e ‘sql语句’ > test.txt 将执行结果直接输入到本地文件 二.hive -f sql.sql (shell命令) 适合比较长的sql语句,可以直接在shell中调用可以直接修改sql文件,不需要修改代码静音模式 -S 在执行HiveSQL过程中,不在显示器输出MR的执行过程hive

基本概念 Nested loop join: Outer table中的每一行与inner table中的相应记录join,类似一个嵌套的循环. Sort merge join: 将两个表排序,然后再进行join. Hash join: 将两个表中较小的一个在内存中构造一个Hash 表(对Join Key),扫描另一个表,同样对Join Key进行Hash后探测是否可以join,找出与之匹配的行. 一张小表被hash在内存中.因为数据量小,所以这张小表的大多数数据已经驻入在内存中,剩下的少量数据

cross join(没有on)inner join(一般用于交集)outer join(你懂得)后面两个 on 1=1 效果同cross join

http://blog.csdn.net/a221133/article/details/6734746

本文主要介绍spark join相关操作. 讲述spark连接相关的三个方法join,left-outer-join,right-outer-join,在这之前,我们用hiveSQL先跑出了结果以方便进行对比. 我们以实例来进行说明.我的实现步骤记录如下. 1.数据准备 2.HSQL描述 3.Spark描述 1.数据准备 我们准备两张Hive表,分别是orders(订单表)和drivers(司机表),通过driver_id字段进行关联.数据如下: orders orders表有两个字段,订单id

在多表联合查询的时候,如果我们查看它的执行计划,就会发现里面有多表之间的连接方式.多表之间的连接有三种方式:Nested Loops,Hash Join 和 Sort Merge Join.具体适用哪种类型的连接取决于 当前的优化器模式 (ALL_ROWS 和 RULE) 取决于表大小 取决于连接列是否有索引 取决于连接列是否排序 下面来介绍三种不同连接工作方式的不同: 实验sql 假如有10000个城市,对应于10个国家(此例子仅仅可以解释join工作的过程) 更换优化器,添加索引,会影响下面

引言 join是SQL中的常用操作,良好的表结构能够将数据分散到不同的表中,使其符合某种规范(mysql三大范式),可以最大程度的减少数据冗余,更新容错等,而建立表和表之间关系的最佳方式就是join操作. 对于Spark来说有3种Join的实现,每种Join对应的不同的应用场景(SparkSQL自动决策使用哪种实现范式): 1.Broadcast Hash Join:适合一张很小的表和一张大表进行Join: 2.Shuffle Hash Join:适合一张小表(比上一个大一点)和一张大表进行Jo

原网址:https://blog.csdn.net/liyaohhh/article/details/50697519 hive在实际的应用过程中,大部份分情况都会涉及到不同的表格的连接, 例如在进行两个table的join的时候,利用MR的思想会消耗大量的内存,磁盘的IO,大幅度的影响性能,因为shuffle真的好令人担心啊,总之,就是各种问题都是由他产生的. 下面介绍一下涉及hive在join的时候的优化方式. 第一:在map端产生join         mapJoin的主要意思就是,当链