common join 普通join,性能较差,存在Shuffle map join 适用情况:大表join小表时,做不等值join 原理:将小表数据广播到各个节点,存储在内存中,在map阶段直接join,不需要进行reduce,没有了shuffle 优点:性能大大提高 限制:小表需要在内存中放的下   eg: select a.start_level, b.*from dim_level ajoin (select * from test) bwhere b.xx>=a.start_level

Hive的三种Join方式 hive Hive中就是把Map,Reduce的Join拿过来,通过SQL来表示. 参考链接:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Joins Common/Shuffle/Reduce Join Reduce Join在Hive中也叫Common Join或Shuffle Join 如果两边数据量都很大,它会进行把相同key的value合在一起,正好符合我们在sql中的join

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

hive命令的3种调用方式 方式1:hive –f  /root/shell/hive-script.sql(适合多语句) hive-script.sql类似于script一样,直接写查询命令就行 不进入交互模式,执行一个hive script 这里可以和静音模式-S联合使用,通过第三方程序调用,第三方程序通过hive的标准输出获取结果集. $HIVE_HOME/bin/hive -S -f /home/my/hive-script.sql (不会显示mapreduct的操作过程) 那么问题来了

转了一部分.稍后再修改. 三种多表Join的算法: 一． NESTED LOOP: 对于被连接的数据子集较小的情况,嵌套循环连接是个较好的选择.在嵌套循环中,内表被外表驱动,外表返回的每一行都要在内表中检索找到与它匹配的行,因此整个查询返回的结果集不能太大(大于1 万不适合),要把返回子集较小表的作为外表(CBO 默认外表是驱动表),而且在内表的连接字段上一定要有索引.当然也可以用ORDERED 提示来改变CBO默认的驱动表,使用USE_NL(table_name1 table_name2)可是

  1.测试数据准备 参考:Sql Server中的表访问方式Table Scan, Index Scan, Index Seek 这篇博客中的实验数据准备.这两篇博客使用了相同的实验数据. 2.SQL Server中的三种Join方式 在Sql Server中,每一个join命令,在内部执行时,都会采用三种更具体的join方式来运行.这三种join的方法是:nested loops join.merge join和hash join.这三种方法,没有哪一种是永远最好的,但是都有其最适合的上下文

数据库常见的join方式有三种:inner join, left outter join, right outter join(还有一种full join,因不常用,本文不讨论).这三种连接方式都是将两个以上的表通过on条件语句,拼成一个大表.以下是它们的共同点: 1. 关于左右表的概念.左表指的是在SQL语句中排在left join左边的表,右表指的是排在left join右边的表.  2. 在拼成的大表中,左表排在左边,右表排在右边.  3. on条件语句最好用=号对两表相应的主外键进行连接

基本概念 Nested loop join: Outer table中的每一行与inner table中的相应记录join,类似一个嵌套的循环. Sort merge join: 将两个表排序,然后再进行join. Hash join: 将两个表中较小的一个在内存中构造一个Hash 表(对Join Key),扫描另一个表,同样对Join Key进行Hash后探测是否可以join,找出与之匹配的行. 一张小表被hash在内存中.因为数据量小,所以这张小表的大多数数据已经驻入在内存中,剩下的少量数据

hive及其他组件(比如spark.impala等)都会依赖hive metastore,依赖的配置文件位于hive-site.xml hive metastore重要配置 hive.metastore.warehouse.dirhive2及之前版本默认为/user/hive/warehouse/,创建数据库或表时会在该目录下创建对应的目录 javax.jdo.option.ConnectionURLjavax.jdo.option.ConnectionDriverNamejavax.jdo.o

方式1:hive –f  /root/shell/hive-script.sql(适合多语句) hive-script.sql类似于script一样,直接写查询命令就行 例如: [root@cloud4 shell]# vi hive_script3.sql select * from t1; select count(*) from t1; 不进入交互模式,执行一个hive script 这里可以和静音模式-S联合使用,通过第三方程序调用,第三方程序通过hive的标准输出获取结果集. $HIV

一.CLI连接 进入到 bin 目录下,直接输入命令: [hadoop@hadoop3 ~]$ hive SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings. SLF4J: Found binding in [jar:file:/home/hadoop/apps/apache-hive-2.3.3-bin/lib/log4j-slf4j-impl-2.6.2.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class

转自:https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8715925.html 一.CLI连接 进入到 bin 目录下,直接输入命令: [hadoop@hadoop3 ~]$ hive SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings. SLF4J: Found binding in [jar:file:/home/hadoop/apps/apache-hive-2.3.3-bin/lib/log4j-slf4j-i

安装 hive后 在命令行 如输入 Hive -h -后面随便输入.让让他报错进入命令提示界面 -d 定义一个变量 两种形式 -d A=B or --define A=B -e 执行sql语句  hive -e "select * from a" -f 执行一个sql片段.或者包含sql语句的文本文件 -i  初始化 sql文件.或者包含sql语句的文本文件 [cloudera@quickstart Desktop]$ hive -iMissing argument for optio

cross join(没有on)inner join(一般用于交集)outer join(你懂得)后面两个 on 1=1 效果同cross join

前言    不管是博客园还是CSDN,看到很多朋友对数据库的理解.认识还是没有突破一个瓶颈 ,而这个瓶颈往往只是一层窗纸,越过了你将看到一个新世界.    04.05年做项目的时候,用SQL Server 2000,核心表(大部分使用频繁的关键功能每 次都要用到)达到了800万数据量,很早以前查过一些相关表,有的达到了3000多万,磁 盘使用的光纤盘,100G空间,每周必须备份转移数据,否则100G空间一周会满掉,这个 系统几年来,目前仍然保持非常良好的性能.还听说过朋友的SQL Server

原文:SQL Server Join方式 0.参考文献 Microsoft SQL Server企业级平台管理实践 看懂SqlServer查询计划 1.测试数据准备 参考:Sql Server中的表访问方式Table Scan, Index Scan, Index Seek 这篇博客中的实验数据准备.这两篇博客使用了相同的实验数据. 2.SQL Server中的三种Join方式 在Sql Server中,每一个join命令,在内部执行时,都会采用三种更具体的join方式来运行.这三种join的方

本文引自吴超博客 实现原理 1.在Reudce端进行连接. 在Reudce端进行连接是MapReduce框架进行表之间join操作最为常见的模式,其具体的实现原理如下: Map端的主要工作:为来自不同表(文件)的key/value对打标签以区别不同来源的记录.然后用连接字段作为key,其余部分和新加的标志作为value,最后进行输出. reduce端的主要工作:在reduce端以连接字段作为key的分组已经完成,我们只需要在每一个分组当中将那些来源于不同文件的记录(在map阶段已经打标志)分开,

http://blog.csdn.net/reesun/article/details/8556078 Hive的meta数据支持以下三种存储方式,其中两种属于本地存储,一种为远端存储.远端存储比较适合生产环境.Hive官方wiki详细介绍了这三种方式,链接为:Hive Metastore. 一.本地derby 这种方式是最简单的存储方式,只需要在hive-site.xml做如下配置便可 <?xml version="1.0"?> <?xml-stylesheet t

一.安装模式介绍:     Hive官网上介绍了Hive的3种安装方式,分别对应不同的应用场景.     1.内嵌模式(元数据保村在内嵌的derby种,允许一个会话链接,尝试多个会话链接时会报错)     2.本地模式(本地安装mysql 替代derby存储元数据)     3.远程模式(远程安装mysql 替代derby存储元数据) 二.安装环境以及前提说明:     首先,Hive是依赖于hadoop系统的,因此在运行Hive之前需要保证已经搭建好hadoop集群环境.     本文中使用的

今天我们再谈谈Hive中的三种不同的数据导出方式. 依据导出的地方不一样,将这些方式分为三种: (1).导出到本地文件系统. (2).导出到HDFS中: (3).导出到Hive的还有一个表中. 为了避免单纯的文字,我将一步一步地用命令进行说明. 一.导出到本地文件系统 hive> insert overwrite local directory '/home/wyp/wyp' > select * from wyp; 复制代码 这条HQL的执行须要启用Mapreduce完毕,执行完这条语句之后