1. select * from a left join b on a.id = b.id and a.dt=20181115; 2. select * from a left join b on a.id = b.id and b.dt=20181115; 3. select * from a join b on a.id = b.id and a.dt=20181115; 4. select * from a left join b on a.id = b.id where a.dt=201

转自http://shiyanjun.cn/archives/588.html Hive是基于Hadoop平台的,它提供了类似SQL一样的查询语言HQL.有了Hive,如果使用过SQL语言,并且不理解Hadoop MapReduce运行原理,也就无法通过编程来实现MR,但是你仍然可以很容易地编写出特定查询分析的HQL语句,通过使用类似SQL的语法,将HQL查询语句提交Hive系统执行查询分析,最终Hive会帮你转换成底层Hadoop能够理解的MR Job. 对于最基本的HQL查询我们不再累述,这

最近被朋友问到有关于Hive Join的问题,保守回答过后,来补充补充知识: Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能. 一.Hive支持哪些连接 来自官网的截图: 二.Hive五种连接 INNER JOIN:返回两张表中关联条件为＂真＂的记录: LEFT JOIN(LEFT OUTER JOIN):返回左表中所有的记录,加上右表中匹配的记录,如果条件不匹配,则返回NULL: RIGHT JOIN(RIGHT OUTER JO

在阐述Hive Join具体的优化方法之前,首先看一下Hive Join的几个重要特点,在实际使用时也可以利用下列特点做相应优化: 1. 只支持等值连接 2. 底层会将写的HQL语句转换为MapReduce,并且reduce会将join语句中除最后一个表外都缓存起来 3. 当三个或多个以上的表进行join操作时,如果每个on使用相同的字段连接时只会产生一个mapreduce 具体的优化建议: 1. 合理的设置map和reduce数量 jvm重用.可在hadoop的mapred-site.xml中

1.HIVE基本操作: [一起学Hive]之十一-Hive中Join的类型和用法 注:HIve不支持非等值连接: 什么是等值连接: //Oracle SQL 不等值连接 //通过不等值连接查找7788号员工可以去非本人出生地参加工作的地方. SELECT emp.empno,emp.ename,dept.loc FROM emp INNER JOIN dept ON emp.deptno <> dept.deptno WHERE empno=7788 ORDER BY EMPNO 结果:EMP

Hive--join的使用 hive中常用的join有:inner join.left join .right join .full join.left semi join.cross join.mulitiple 在hive中建立两张表,用于测试: hive> select * from rdb_a; OK 1 lucy 2 jack 3 tony hive> select * from rdb_b; OK 1 12 2 22 4 32 一.基本join使用 1.内关联([inner] jo

今天遇到的一个大坑,话不多少,看sql和下边的查询结果: --问题:恰好把buildingid is null的记录给过滤掉 ),buildingid ),)); ); ); ); ); ); ); ),buildingid ),)); ); ); ); ); ); ); select * from tommyduan_gridcell_group_all_test t10 inner join tommyduan_fingerlib t11 on t10.gridid=t11.gridid a

作为数据分析中经常进行的join 操作,传统DBMS 数据库已经将各种算法优化到了极致,而对于hadoop 使用的mapreduce 所进行的join 操作,去年开始也是有各种不同的算法论文出现,讨论各种算法的适用场景和取舍条件,本文讨论hive 中出现的几种join 优化,然后讨论其他算法实现,希望能给使用hadoop 做数据分析的开发人员提供一点帮助. Facebook 今年在yahoo 的hadoop summit 大会上做了一个关于最近两个版本的hive 上所做的一些join 的优化,其

create table t1(id int, feild int);insert into t1 values(1 , 1);insert into t1 values(1 , 2);insert into t1 values(1 , 3);insert into t1 values(1 , 4);insert into t1 values(2 , 1);insert into t1 values(2 , 2);create table t2(id int, feild int);insert

common join : 即reducer join,瓶颈在shuffle阶段,会产生较大的网络io: map join:即把小表放前面,扫描后放入每个节点的内存,在map阶段进行匹配: 开启map join: set hive.auto.convert.join = true; hive.mapjoin.smalltable.filesize 默认值是25mb 执行时任务信息: 当两个表都很大时,采用cluster sort join: 懒的敲了: 实现: 优点: 采用hint实现: exp

在使用关系数据库时,表连接和对结果集的筛选是必不可少的查询技能,对于他们的用法你都搞清楚了么?请让我们一起来过一遍. 表创建与初始化: Inner Join 结果集: 对于Inner Join, 条件在on里或者where 里效果相同 Left Join 结果集: Left Join 条件在On从句里并且是主表条件, 可见不影响主表,是找出主表中满足条件的记录然后与从表Join Left Join 条件在On从句里并且是从表条件, 依然不影响主表,找出满足从表条件的结果集 Left Join 条

在表连接时遇到一个问题: insert overwrite table BF_EVT_CRD_CRT_TRAD2 select BF_EVT_CRD_CRT_TRAD.*, jjkdjk.CUST_NO,BF_AGT_CRD_CRT.OUT_CRD_INSTN_CD from BF_AGT_CRD_CRT join jjkdjk on (BF_AGT_CRD_CRT.CUST_NO=jjkdjk.pcust_no) join BF_EVT_CRD_CRT_TRAD on (BF_EVT_CRD_

在测试工作中,有时需要测试数据库数据经过sql计算后的结果是否满足某一功能查询得到的返回值. 针对某些需要功能需要联查多张表,此时 关联 的作用就异常重要了,而针对多表关联,其中 关联条件的重要性不言而喻, 不同的关联条件会得到不同的结果集. 废话不多说,下面开始做个实验. 建表 data_stock1, data_stock2 drop table if exists data_stock1; drop table if exists data_stock2; -- 区分二表,通过amount

一.首先我们准备两张表来进行测试. CREATE TABLE `a` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'ID', `name` varchar(32) DEFAULT '' COMMENT '名称', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; CREATE TABLE `b` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AU

建立一对多的表 company 和 employee company表 id      name      address 1baidu北京 2huawei深圳 3jingdong北京 4tengxun上海 employee表 id     name   company_id   age 1wang11          28 2zhang22    22 3sun13   19 4zhao22   33 5li55    25 1 left join: SELECT * FROM compan

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

1.小.大表 join 在小表和大表进行join时,将小表放在前边,效率会高.hive会将小表进行缓存. 2.mapjoin 使用mapjoin将小表放入内存,在map端和大表逐一匹配.从而省去reduce. 样例: select /*+MAPJOIN(b)*/ a.a1,a.a2,b.b2 from tablea a JOIN tableb b ON a.a1=b.b1 在0.7版本号后.也能够用配置来自己主动优化 set hive.auto.convert.join=true;

大表x小表 这里可以利用mapjoin,SparkSQL中也有mapjoin或者使用广播变量能达到同样效果,此处描述HQL // 开启mapjoin并设定map表大小 set hive.auto.convert.join.noconditionaltask = true; set hive.auto.convert.; // 大表 join 小表 select * from big_table join small_table on big_table.id=small_table.id原理:将

hadoop 版本 2.6.0 hive版本 1.1.1 错误: java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.hadoop.hive.ql.ppd.ExprWalkerInfo.getConvertedNod…… 解决办法 1,修改Hive的配置文件conf/hive-site.xmlhive.optimize.ppd==false然后重启hadoop环境 2,hive命令行:执行set hive.optimize.ppd=false;

select e.last_name, e.department_id, d.department_name from hr.employees e left outer join hr.departments d on (e.department_id = d.department_id); select e.last_name, e.department_id, d.department_name from hr.employees e left outer join hr.departme