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

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.

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

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;

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

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

php中的var关键字的用法总结(var在类外用报错)(类属性必须带限定词) 一.总结 1.var在类外用报错:如果不是在类中,用var定义变量是错的. 2.类属性必须带限定词:php中类属性必须定义为公有,受保护,私有之一.所以如果没有那三个修饰符,必须用var,var是public的别名. 二.php中的var关键字的用法 见很多朋友说在php中定义变量用不用var都没关系,其实不然. 看看例子,如果我这样使用var: 1 var $a=123; 2 echo $a; 3 //那么程序会提示

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

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

因为Grpc采用HTTP/2作为通信协议,默认采用LTS/SSL加密方式传输,比如使用.net core启动一个服务端(被调用方)时: public static IHostBuilder CreateHostBuilder(string[] args) => Host.CreateDefaultBuilder(args) .ConfigureWebHostDefaults(webBuilder => { webBuilder.ConfigureKestrel(options => {

对于每一个表(table)或者分区, Hive可以进一步组织成桶,也就是说桶是更为细粒度的数据范围划分.Hive也是针对某一列进行桶的组织.Hive采用对列值哈希,然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中. 把表(或者分区)组织成桶(Bucket)有两个理由: (1)获得更高的查询处理效率.桶为表加上了额外的结构,Hive 在处理有些查询时能利用这个结构.具体而言,连接两个在(包含连接列的)相同列上划分了桶的表,可以使用 Map 端连接 (Map-side join)高效的实现.比

hive中select中DISTINCT的技巧和使用 单表的唯一查询用:distinct 多表的唯一查询用:group by 在使用MySQL时,有时需要查询出某个字段不重复的记录,虽然mysql提供有distinct这个关键字来过滤掉多余的重复记录只保留一条,但往往只用它来返回不重复记录的条数,而不是用它来返回不重复记录的所有值.其原因是distinct只能返回它的目标字段,而无法返回其它字段,用distinct不能解决的话,我只有用二重循环查询来解决,而这样对于一个数据量非常大的站来说,无疑

ORDER BY hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似.他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间. 与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错. hive> set hive.mapred.mode=strict; hive> select * from test order by id; FAILE

所介绍内容基本上是翻译官方文档,比较肤浅,如有错误,请指正! hive中创建分区表没有什么复杂的分区类型(范围分区.列表分区.hash分区.混合分区等).分区列也不是表中的一个实际的字段,而是一个或者多个伪列.意思是说在表的数据文件中实际上并不保存分区列的信息与数据. 下面的语句创建了一个简单的分区表: create table partition_test (member_id string, name string ) partitioned by ( stat_date string, p

一.理论 HIVE中都是按等值连接来统计的,理论上两种写法统计结果应该是一致的: 二.实际情况 但实际使用中发现两种写法会返回的结果,总会有一些差距虽然差别不大,但让人很是困惑. 三.原因 当使用join on的时候,如果右表有重复数据就会关联更多的数据,因为它们都符合join on上的条件: 而使用left semi join的时候,当join左侧表中的记录在join右侧表上查询到符合条件的记录就会返回,而不会再继续查找右侧表中剩余记录了,所以即使右侧表中有重复,也不会对统计结果有啥影响.

有一天早上到公司用hive中查询数据,发现报错不能连接.通过检查发现mysql服务器没有启动,开启mysql服务器后查询正常.

在Hive中,ORDER BY语句是对查询结果集进行整体的排序,最终将会产生一个reducer进行全局的排序,达到的最终结果是和传统的关系型数据库是一样的. 在数据量非常大的时候,全局排序的单个reducer将会成为性能瓶颈,有可能由于数据量过大而跑不出来结果. Hive中可以设置hive.mapred.mode为strict严格模式,这时候,Hive要求用户必须对order by语句加上limit 条数限制,防止排序数据集过大导致性能瓶颈. 在这里我不提sort by ,distribute

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

现在将网上的方法总结一下 方法一:.https://blog.csdn.net/u011294519/article/details/81810631 dubbo-provider.xml:提供者先扫描spring框架,完成spring部分的扫描,然后将为dubbo框架提供服务:消费者部分相反,先扫描dubbo服务,后扫描spring部分~ 1. 背景 使用@Reference注解实现消费者调用服务端代码,调用报错NullPointerException,如图: 注意:如果你的服务端没有注册到d