---恢复内容开始--- 之前我们都是学习使用MapReduce处理一张表的数据(一个文件可视为一张表,hive和关系型数据库Mysql.Oracle等都是将数据存储在文件中).但是我们经常会遇到处理多张表的场景,不同的数据存储在不同的文件中,因此Hadoop也提供了类似传统关系型数据库的join操作.Hadoop生态组件的高级框架Hive.Pig等也都实现了join连接操作,编写类似SQL的语句,就可以在MapReduce中运行,底层的实现也是基于MapReduce.本文介绍如何使用MapRe

先附上数据. CREATE TABLE `course` ( `cno` ) NOT NULL, `cname` ) CHARACTER SET utf8 NOT NULL, `ctime` ) NOT NULL, `scount` ) NOT NULL, `ctest` datetime NOT NULL ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1; ', '2016-03-10 10:08:29'); ', '2016-03-10 10:09:24'); '

继上篇了解了使用MapReduce计算平均数以及去重后,我们再来一探MapReduce在排序以及单表关联上的处理方法.在MapReduce系列的第一篇就有说过,MapReduce不仅是一种分布式的计算方法,更是一种解决问题的新思维.新思路.将原先看似可以一条龙似的处理一刀切成两端,一端是Map.一端是Reduce,Map负责分,Reduce负责合. 1.MapReduce排序 问题模型: 给出多个数据文件输入如: sortfile1.txt 11 13 15 17 19 21 23 25 27

问题描述 需要连接的表如下:其中左边是child,右边是parent,我们要做的是找出grandchild和grandparent的对应关系,为此需要进行表的连接. Tom Lucy Tom Jim Lucy David Lucy Lili Jim Lilei Jim SuSan Lily Green Lily Bians Green Well Green MillShell Havid James James LiT Richard Cheng Cheng LiHua   思路分析 诚然,在写

Python实现MapReduce 下面使用mapreduce模式实现了一个简单的统计日志中单词出现次数的程序: from functools import reduce from multiprocessing import Pool from collections import Counter def read_inputs(file): for line in file: line = line.strip() yield line.split() def count(file_name

用Hive一句话搞定的,可是有时必需要用mapreduce 方法介绍 1. 概述 在传统数据库(如:MYSQL)中,JOIN操作是很常见且很耗时的.而在HADOOP中进行JOIN操作.相同常见且耗时,因为Hadoop的独特设计思想,当进行JOIN操作时,有一些特殊的技巧. 本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法.然后给出了几种针对不同输入数据集的优化方法. 2. 常见的join方法介绍 如果要进行join的数据分别来自File1和File2. 2.1 reduce side join

将两张表的情况全部列举出来 结果表: 列= 原表列数相加 行= 原表行数相乘     CROSS JOIN连接用于生成两张表的笛卡尔集. 在sql中cross join的使用: 1.返回的记录数为两个表的记录数乘积. 2.将A表的所有行分别与B表的所有行进行连接. 例如: tableA r1 r2 A B C D tableB r3 r4 1 2 3 4 select * from tableA cross join tableB; return: r1 r2 r3 r4 r1 r2 1 2 r

用两个表(a_table.b_table),关联字段a_table.a_id和b_table.b_id来演示一下MySQL的内连接.外连接( 左(外)连接.右(外)连接.全(外)连接). MySQL版本:Server version: 5.6.31 MySQL Community Server (GPL) 数据库表:a_table.b_table 主题:内连接.左连接(左外连接).右连接(右外连接).全连接(全外连接) 前提建表语句:CREATE TABLE `a_table` ( `a_id`

有两张表:一张A表he一张B表 left join(左联接) 返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录 :right join(右联接) 返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录:inner join(等值连接) 只返回两个表中联结字段相等的行: 表A数据: 表B数据: 1.查询两张表中都有的记录: sql: SELECT a.* FROM a INNER JOIN b ON a.a_id = b.b_id; 2.查询表A中有,表B中没有的数据: sql: SELECT a.

要说表空间,MySQL的表空间管理远远说不上完善.换句话说,事实上MySQL根本没有真正意义上的表空间管理.MySQL的Innodb包含两种表空间文件模式,默认的共享表空间和每个表分离的独立表空间.只要在my.cnf里面增加innodb_file_per_table=1就可以从共享表空间切换到独立表空间.当然对于已经存在的表,则需要执行alter table MY_TABLE engine=innodb命令迁移数据. 共享表空间方式 由于是默认的方式,就暂且理解为MySQL官方推荐的方式.相对而

1.简述  1) 两个表的连接,是通过将一个表中的一列或者多列同另一个表中的列链接而建立起来的.用来连接两张表的表达式组成了连接条件.当连接成功后,第二张表中的数据就同第一张表连接起来了,并形成了复合结果集   2) 有5种基本类型的的连接,inner,outer,natural,cross连接,自连接.   2.说明与例子 1)内连接 (inner join (可简写为join)) 内连接查询操作列出与连接条件匹配的数据行,它使用比较运算符比较被连接列的列值. 1.等值连接:在连接条件中使用等

1 连接查询简介 将多张表(可以大于2)进行记录的连接(按照某个指定的条件进行数据拼接). 最终结果:记录数可能会有变化,字段书一定会增加(至少两张表的合并). 连接查询:join,使用方式:左表 join 右表 左表:join关键字左边的表 右表:join关键字右边的表 连接查询的意义:在用户查看数据的时候,需要显示的数据来自多张表. 连接查询的分类: 交叉连接 内连接 外连接 自然连接 2 交叉连接 交叉连接:cross join,从一张表中循环取出每一条记录,每条记录都去另外一张表进行匹配

在基本查询一节的示例中,我们有从 instructor 和 teaches 表组合信息,匹配条件是 instructor.ID 等于 teaches.ID 的查询,ID 属性是两个表中具有相同名称的所有属性,按照两个表中所有相同名称属性组合实际上是一种通用情况,即 from 子句中的匹配条件在最自然的情况下需要在所有匹配名称的属性上相等.因此,SQL 提供了完成这种操作的运算,称之为自然连接(natural join).实际上,SQL 还支持更丰富的连接(join)运算,后面会提到. 自然连接运

现在有两张表,一张Student 另一张Score   1.查询每个学生及其选修课程的情况: 自然连接,Sno在Cscore中找不到就不显示,Cno在Cscore中找不到也不显示 SELECT Student.*,Score.* FROM Student,Score WHERE Student.Sno=Score.Sno; 2.查询每个学生及其选修课程的情况: (包括没有选修课程的学生): 学生的Sno在Score中没有时,则课程Cscore补上NULL. 左外连接,以左Student为主,不足

1.内联接(典型的联接运算,使用像 = 或 <> 之类的比较运算符).包括相等联接和自然联接. 内联接使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行.例如,检索 students和courses表中学生标识号相同的所有行. 2.外联接.外联接可以是左向外联接.右向外联接或完整外部联接. 在 FROM子句中指定外联接时,可以由下列几组关键字中的一组指定: 1)LEFT JOIN或LEFT OUTER JOIN 左向外联接的结果集包括 LEFT OUTER子句中指定的左表的所有行,而不仅仅是

后期会补充建表语句. 现有两张表,westemp员工表,有(wtdempid,wtdempname,wtddeptid)列,westdept部门表,有(wtddeptid,wtddeptname,wtddeptaddress)列.其中westemp.wtddeptid可以等于westdept.wtddeptid. 1.交叉连接:(用于产生笛卡尔积)(两种写法) 1.1  select * from westemp a cross   join westdept b--交叉连接,用于生成笛卡尔积1

1.内联接(典型的联接运算,使用像 = 或 <> 之类的比较运算符).包括相等联接和自然联接. 内联接使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行.例如,检索 students和courses表中学生标识号相同的所有行. 2.外联接.外联接可以是左向外联接.右向外联接或完整外部联接. 在 FROM子句中指定外联接时,可以由下列几组关键字中的一组指定: 1)LEFT JOIN或LEFT OUTER JOIN 左向外联接的结果集包括 LEFT OUTER子句中指定的左表的所有行,而不仅仅是

为什么我们要使用内连接和外连接呢?可以从两张或者多张表中找出,我们需要的属性. 这个比较好:http://www.cnblogs.com/youzhangjin/archive/2009/05/22/1486982.html http://www.cnblogs.com/huangfr/archive/2012/06/20/2555530.html Join操作基本分为3大类:外连接(细分为:左连接.右连接.全连接).自然连接.内连接 外连接中:左外连接:左边的记录是全的,右边链接的表没有则为N

--部门表 create table dept( deptno int primary key,--部门编号 dname ),--部门名 loc )--地址 ); --雇员表 create table emp( empno int primary key,--雇员号 ename ),--员工姓名 job ),--雇员工作 mrg int,--雇员上级 hiredate datetime,--入职时间 sal numeric(,),--薪水 comm numeric(,),--奖金 deptno

1.级联删除: -- 级联删除:裁员,公司倒闭 -- 级联删除(cascade),设置为null(setnull),放任不管(No action) -- cascade:(以一对多为例)如果删除多的一方数据,一的一方不受任何影响,但是如果删除一的一方的数据,多的一方所有对应数据全部被删除 select * from staff s inner join department d on d.id = s.department_id; delete from staff s where s.id =