http://www.cnblogs.com/guixiaoming/p/6516261.html left join 连表时,on后多条件无效问题 最近开发素材库项目,各种关系复杂的表,一度6张表的综合关系,这里面 遇到一个 连表时的 多条件‘无效’问题,! 如下: 有如下问题 ON 子句与 WHERE 子句的不同 一种更好地理解带有 WHERE ... IS NULL 子句的复杂匹配条件的简单方法 Matching-Conditions 与 Where-conditions 的不同 关于 “

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

1.什么是等值连接? 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

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

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

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

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.

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

一.Mysql中Left/Right join on后面and和where条件查询的差异 1.建两张测试表,一张商户定义表.一张商户操作状态明细表 1)商户定义表 CREATE TABLE hope.merchant (  MERCHANT_id varchar(100) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci; 2)商户操作

前言 去年在项目中用到ftp上传文件,用FtpWebRequest和FtpWebResponse封装一个帮助类,这个在网上能找到很多,前台使用Uploadify控件,然后在服务器上搭建Ftp服务器,在本地测试程序上传到ftp服务器一点问题都没有,奇怪的是当发布Web和ftp到同一个IIS下,上传文件时程序直接卡死,然后页面卡死,后来我又发现把Web和ftp分开发布在两台机器上问题又得到解决,所以当时放弃了这个方案. 再看ftp上传文件 前几天偶然看到Wolfy写到一个项目总结,其中提到了用Ser

译文 当我们写JavaScript代码时,经常会用到到条件判断处理,这里有5个技巧能使你写出更好.更简洁的条件语句. 1.使用Array.includes处理多种条件 让我们来看一下的例子: // conditionfunction test(fruit) { if (fruit == 'apple' || fruit == 'strawberry') { console.log('red'); }} 一眼看去,以上的例子貌似没有什么问题.但是,如果我们加入更多的红色水果,比如车厘子(cherr

package com.loaderman.test; import java.io.BufferedReader; import java.io.BufferedWriter; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileReader; import java.io.FileWriter; import java.io.IOException; import java.util.HashMap; public class T

Hive 已是目前业界最为通用.廉价的构建大数据时代数据仓库的解决方案了,虽然也有 Impala 等后起之秀,但目前从功能.稳定性等方面来说,Hive 的地位尚不可撼动. 其实这篇博文主要是想聊聊 SMB join 的,Join 是整个 MR/Hive 最为核心的部分之一,是每个 Hadoop/Hive/DW RD 必须掌握的部分,之前也有几篇文章聊到过 MR/Hive 中的 join,其实底层都是相同的,只是上层做了些封装而已,如果你还不了解究竟 Join 有哪些方式,以及底层怎么实现的,请参

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动态分区 1.首先创建一个分区表create table t10(name string) partitioned by(dt string,value string)row format delimited fields terminatedby '\t' lines terminated by '\n'stored as textfile;2.然后对hive进行设置,使之支持动态分区,set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;如果限

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