select @From, @To, EffectiveDate, GETDATE(), Rate from Config_Currency_ExchangeRate_Temp where EffectiveDate not in ( select EffectiveDate from Config_Currency_ExchangeRate where EffectiveDate >=@BeginTime and EffectiveDate <=@EndTime and CIDFrom =

HIVE  Map Join is nothing but the extended version of Hash Join of SQL Server - just extending Hash Join into Distributed System. SMB(Sort Merge Bucket) Join is also similar to the SQL Server Merge Join mechnism - just extending it into Distributed S

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.

Hive支持的表连接查询的语法: join_table: table_reference JOIN table_factor [join_condition] | table_reference {LEFT|RIGHT|FULL} [OUTER] JOIN table_reference join_condition | table_reference LEFT SEMI JOIN table_reference join_condition | table_reference CROSS JO

hive的join查询 语法 join_table: table_reference [INNER] JOIN table_factor [join_condition] | table_reference {LEFT|RIGHT|FULL} [OUTER] JOIN table_reference join_condition | table_reference LEFT SEMI JOIN table_reference join_condition | table_reference CR

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

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 JOIN 用法 hive只支持等连接,外连接,左半连接.hive不支持非相等的join条件(通过其他方式实现,如left outer join),因为它很难在map/reduce中实现这样的条件.而且,hive可以join两个以上的表. 1.等连接 只有等连接才允许 hive> SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id = b.id); hive> SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id = b.id AND a.depart

“国际大学生节”又称“世界大学生节”.“世界学生日”.“国际学生日”.1946年,世界各国学生代表于布拉格召开全世界学生大会,宣布把每年的11月17日定为“世界大学生节”,以加强全世界大学生的团结和友谊. 注意,本文讨论的hive join优化器是从hive 0.11.0版本起添加的, 本文描述了Hive查询执行计划的优化,以提高join效率并减少对用户提示的需求. Hive自动识别各种用例并对其进行优化.Hive 0.11改进了这些情况的优化器: 决策支持系统或数据仓库的简单模型是星型模型,其

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

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

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

Join Optimization Join Optimization Improvements to the Hive Optimizer Star Join Optimization Star Schema Example Prior Support for MAPJOIN Limitations of Prior Implementation Enhancements for Star Joins Optimize Chains of Map Joins Current and Futur

官方链接:http://scikit-learn.org/dev/auto_examples/plot_missing_values.html#sphx-glr-auto-examples-plot-missing-values-py 该例程是为了说明对缺失值的随即填充训练出的estimator表现优于直接删掉有缺失字段值的estimator 例程代码及附加注释如下: --------------------------------------------- import numpy as np

第一:在map端产生join          mapJoin的主要意思就是,当链接的两个表是一个比较小的表和一个特别大的表的时候,我们把比较小的table直接放到内存中去,然后再对比较大的表格进行map操作.join就发生在map操作的时候,每当扫描一个大的table中的数据,就要去去查看小表的数据,哪条与之相符,继而进行连接.这里的join并不会涉及reduce操作.map端join的优势就是在于没有shuffle,真好.在实际的应用中,我们这样设置: set hive.auto.conve

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

官方链接:http://scikit-learn.org/dev/auto_examples/plot_missing_values.html#sphx-glr-auto-examples-plot-missing-values-py 该例程是为了说明对缺失值的随即填充训练出的estimator表现优于直接删掉有缺失字段值的estimator 例程代码及附加注释如下: --------------------------------------------- import numpy as np

Select a.val,b.val From a [Left|Right|Full Outer] Join b On (a.key==b.key); 现有两张表:sales 列出了人名及其所购商品的 ID:things 列出商品的 ID 和名称: hive> select * from sales; OK Joe Hank Ali Eve Hank Time taken: row(s) hive> select * from things; OK Tie Coat Hat Scarf Tim

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

最近总结了一下hive表关联的用法,与Postgres表关联还是有细微差别,总结在这里方便以后查看. join语法 join_table: table_reference [INNER] JOIN table_factor [join_condition] | table_reference {LEFT|RIGHT|FULL} [OUTER] JOIN table_reference join_condition | table_reference LEFT SEMI JOIN table_re