一.join与left join的全称 JOIN是INNER JOIN的简写,LEFT JOIN是LEFT OUTER JOIN的简写. 二.join与left join的应用场景 JOIN一般用于A表和B表都存在的记录进行关联. LEFT JOIN一般用于A表有而B表没有的记录进行关联,然后用where过滤掉B表中有NULL的记录行. 三.join与left join的联系图

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;

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.

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

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

本文为博客园作者所写: 一寸HUI,个人博客地址:https://www.cnblogs.com/zsql/ 很多人如果先接触mysql的执行顺序(from ->on ->join ->where ->group by ->having ->select ->distinct ->order by ->limit),可能会对hive中的on和where会产生一些误解,网上也有一些博客写了关于这些内容的,但是自己也还是想自己亲自试验一波,本文主要从inn

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

  select a.* from YG_BRSYK a left join(SELECT DISTINCT SYXH, STUFF((SELECT '.'+MS FROM #lsb where SYXH=t.SYXH FOR XML PATH('')),1,1,'') AS MS FROM #lsb as t) c on a.SYXH=c.SYXH WHERE c.MS IS NOT NULL order by RYBQ --注:left join...on 为左关联,保留左边所有的数据,右表

这些子查询在oracle和mysql等数据库中都能执行,但是在hive中却不支持,但是我们可以把这些查询语句改为join操作: -- 1.子查询 select * from A a where a.update_time = (select min(b.update_time) from A b) -- 2.in操作 select * from A a where a.dept = 'IT' and a.num ') 改为join操作如下: select t2.* from (select mi

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

先说结论,再举例子.   hive中,left join与left outer join等价.   left semi join与left outer join的区别:left semi join相当于in,即会过滤掉左表中join不到右表的行,右表中有多行能join到时显示一行,并且只输出左表的字段.不输出右表的字段:left outer join不会过滤掉左表中的行,右表中有多行能join到时显示多行,并且能够同时输出左表和右表中的字段.   以下为不同语句的效果比对,环境:Hive 1.1

准备数据 2,b 3,c 4,d 7,y 8,u 2,bb 3,cc 7,yy 9,pp 建表: create table a(id int,name string) row format delimited fields terminated by ','; create table b(id int,name string) row format delimited fields terminated by ','; 导入数据: load data local inpath '/root/h

hive 的 join 类型有好几种,其实都是把 MR 中的几种方式都封装实现了,其中 join on.left semi join 算是里边具有代表性,且使用频率较高的 join 方式. 1.联系 他们都是 hive join 方式的一种,join on 属于 common join(shuffle join/reduce join),而 left semi join 则属于 map join(broadcast join)的一种变体,从名字可以看出他们的实现原理有差异. 2.区别 (1)Se

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

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

hive的最新学习资料:http://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8707885.html hive的参数设置大全:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Configuration+Properties 一.hive的执行命令 hive -S :进入hive的静默模式,只显示查询结果,不显示执行过程: hive -e ‘show tables’ :直接在操作系统命令下执行hive语句,不需要进入hive交

-- 查看当前环境参数配置set -v;-- 重置配置为默认值reset; -- 调整map数-- input的文件大小,集群设置的文件块大小,hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改set mapred.max.split.size=400000000;set mapred.min.split.size.per.node=400000000;set mapred.min.split.size.per.rack=400000000;set hive.i

问题:为什么HIVE中用了 NOT IN,结果集没了? 注:这个是原创,转载请注明,谢谢!直接进实验室>> > select * from a;OK1 a12 a23 a3Time taken: 0.063 seconds, Fetched: 3 row(s) hive> select * from b;OK1 b12 b2NULL b3Time taken: 0.063 seconds, Fetched: 3 row(s) # 两表通过id匹配,求 A-B ,用 left joi

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