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

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  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

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

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

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

一.锁卡背景介绍 锁卡即SIMLock,当手机开机启动或者插入SIM卡时,手机modem侧预置在NV项中的配置信息会与SIM卡中的信息做比对,检测是否匹配.若匹配,则SIM卡可以正常使用.若不匹配,则SIM卡相关功能均无法正常使用,例如拨打电话.发送短信及上网等:或者是只能注册2G网,不能注册4G. 锁卡的目的:一些运营商会要求控制某一类卡的使用,从而保护自己的利益(运营商定制机) SIMLock锁和图案锁,数字密码锁,PIN码锁,PUK锁一样,是Keyguard模块中的一种锁. 二.锁卡的需求

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

我们先来看一道面试题,大家猜想一下,下面这段代码,打印出来的结果是什么 var name = 'World!'; (function () { if (typeof name === 'undefined') { var name = 'Jack'; console.log('Goodbye ' + name); } else { console.log('Hello ' + name); } })(); 这里打印出来的结果为什么是 Goodbye Jack, 而不是Hello World呢.

/***************************************************************************** * linux fdisk tf卡分区操作解析说明 * 说明: * 本文主要是解析linux fdisk命令的使用,是一个朋友留下的自动化脚本. * * 2015-9-16 晴 深圳 南山平山村 曾剑锋 *********************************************************************

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;

“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

该系列文章是本人在学习 Spring 的过程中总结下来的,里面涉及到相关源码,可能对读者不太友好,请结合我的源码注释 Spring 源码分析 GitHub 地址 进行阅读 Spring 版本:5.1.14.RELEASE 开始阅读这一系列文章之前,建议先查看<深入了解 Spring IoC(面试题)>这一篇文章 该系列其他文章请查看:<死磕 Spring 之 IoC 篇 - 文章导读> BeanDefinition 的解析阶段(XML 文件) 上一篇文章<BeanDefini

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

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

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

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

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