一.Hive的參数设置 1.  三种设定方式:配置文件 ·   用户自己定义配置文件:$HIVE_CONF_DIR/hive-site.xml ·   默认配置文件:$HIVE_CONF_DIR/hive-default.xml 用户自己定义配置会覆盖默认配置. 另外,Hive也会读入Hadoop的配置,由于Hive是作为Hadoop的client启动的,Hadoop的配置文件包含 ·   $HADOOP_CONF_DIR/hive-site.xml ·   $HADOOP_CONF_DIR/h

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

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

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

hive用作null值的判断是不能用 = , != 来判断的 只能用is [not] null来完成 不支持ifnull()函数(mysql支持) 适用于所有数据类型 (1)条件中判断是否为空 where a is null (2)select判断是否为空 select if(a is null,’true’,’false’) as isNull

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

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

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_

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

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;

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

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

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;

本博文的主要内容如下: Hive文件存储格式 Hive 操作之表操作:创建外.内部表 Hive操作之表操作:表查询 Hive操作之表操作:数据加载 Hive操作之表操作:插入单表.插入多表 Hive语法结构:where 查询.all 和 distinct 选项.基于 Partition 的查询.基于 HAVING 的查询. LIMIT 限制查询. GROUP BY 分组查询. ORDER  BY 排序查询.SORT BY 查询.DISTRIBUTE BY 排序查询.CLUSTER BY 查询 H

在处理流水增量表的时候,出现了一个判定的失误. select a.a1,a.a2 from ( select a.a1 ,,) as diff ,a.a2 from a lefter join b on a.a1=b.b1 ) c ; 因为左外关联,可能会出现b表数据不存在 则b.b2 is null , if(a.a2<>b.b2,1,0) as diff,null值的判断只能使用is ,is not : jdbc:hive2: ,); +------+--+ | _c0 | +------

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

HIVE表中默认将NULL存为\N,可查看表的源文件(hadoop fs -cat或者hadoop fs -text),文件中存储大量\N, 这样造成浪费大量空间.而且用java.python直接进入路径操作源数据时,解析也要注意. 另外,hive表的源文件中,默认列分隔符为\001(SOH),行分隔符为\n(目前只支持\n,别的不能用,所以定义时不需要显示声明).元素间分隔符\002,map中key和value的分隔符为\003. 举例,如源文件中一条记录为: 10000042SOH77SOH

一.严格模式 通过设置以下参数开启严格模式: >set hive.mapred.mode=strict;[默认为nonstrict非严格模式] 查询限制: 1.对于分区表,必须添加where查询条件来对分区字段进行条件过滤. 2.order by语句必须包含limit输出限制. 3.限制执行笛卡尔积的查询. 二.Hive排序 1.order by:对于查询结果做全排序只允许有一个reduce处理,当数据量较大时,应慎用.严格模式下必须结合limit来使用. 2.sort by:对于单个reduc