## Union Hive 注意事项
在使用 Union Hive 时，有一些注意事项需要遵守，以确保数据的准确性和系统的稳定性。本文将为大家详细介绍这些注意事项，并提供相应的代码示例。
### 1. 数据备份
在进行任何数据操作之前，务必进行数据备份。这样可以避免意外删除或修改数据导致的损失。以下是一个简单的数据备份示例：
```markdown
```sql
CREATE TABLE
一、Union 和 Union all 在sql中的区别 UNION用的比较多union all是直接连接，取到得是所有值，记录可能有重复 union 是取唯一值，记录没有重复 1、UNION 的语法如下： [SQL 语句 1]  
## 实现“Hive with as union”的流程
为了教会你如何实现“Hive with as union”，我将提供以下步骤和示例代码。首先，让我们看一下整个流程的概览。
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 创建临时表
创建临时表 --> 从表1中获取数据
从表1中获取数据 --> 从表2中获取数据
从表2中获取数据 --> 合并数据
分区&分桶分区为什么有分区？随着系统运行时间增长，表的数据量越来越大，而hive查询时通常是是全表扫描，这样将导致大量的不必要的数据扫描，从而大大减低查询效率。从而引进分区技术，使用分区技术，避免hive全表扫描，提升查询效率。可以将用户的整个表的数据在存储时划分到多个子目录，从而在查询时可以指定查询条件（子目录以分区变量的值来命名）eg:year=‘2018’。怎么分区？根据业务，通常按
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2023-05-24 14:48:57
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概念UNION 操作符用于合并两个或多个 SELECT 语句的结果集。注意：UNION 内部的 SELECT 语句必须拥有相同数量的列。列也必须拥有相似的数据类型。同时，每条 SELECT 语句中的列的顺序必须相同。Union因为要进行重复值扫描，所以效率低。如果合并没有刻意要删除重复行，那么就使用Union All，两个要联合的SQL语句字段个数必须一样，而且字段类型要“相容”（一致）。含义：如
# 实现 "union all hive" 的步骤
## 1. 创建两个表
首先我们需要创建两个表，然后将它们合并成一个新表。
### 创建表1
```sql
CREATE TABLE table1 (
id INT,
name STRING
);
```
### 创建表2
```sql
CREATE TABLE table2 (
id INT,
age IN
## 了解Hive中的UNION和ORDER BY
在大数据领域中，Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理大规模数据集。Hive提供了类似SQL的查询语言，称为HiveQL，使用户可以使用类似于SQL的语法来查询和分析数据。
在HiveQL中，UNION操作符用于合并两个或多个查询的结果集，而ORDER BY子句用于对查询结果进行排序。本文将介绍如何在Hive中使用UNION和
## Hive UNION ALL 操作详解
在Hive中，使用`UNION ALL`操作可以将多个查询的结果集合并为一个结果集。这个操作非常有用，可以为我们提供更加灵活的数据处理和分析方式。本文将为你详细解释`UNION ALL`操作，并提供代码示例来帮助你更好地理解。
### 什么是`UNION ALL`操作？
`UNION ALL`操作用于合并两个或多个查询语句的结果集。它将两个结果集
原创
2023-07-24 09:35:14
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union和join是需要联合多张表时常见的关联词，join: 两张表做交连后里面条件相同的部分记录产生一个记录集，union: union是产生的两个记录集(字段要一样的)并在一起，成为一个新的记录集 。二者区别： join和union的主要区别就一条，join是将拼接内容变成一行（左右拼接），根据共同字段将数据拼接成一行一行数据；union是将表内容拼接成一列（上下拼接），也是根据字段共同属性
互联网中的数据量通常会很大，比如埋点数据。。。因此在日常数据处理中就会遇到数据倾斜的问题，就是那种跑半天跑不出数据或者reduce阶段卡在99%的那种情况。。。今天来说一下日常遇到数据倾斜的解决办法！
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2023-07-12 10:05:05
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## 优化Hive Union操作
在Hive中，我们经常会用到UNION操作符来进行数据合并，但是在实际使用中可能会遇到性能问题，尤其是在处理大规模数据时。为了优化Hive Union操作，我们可以采取一些措施来提高查询性能。
### 1. 使用UNION ALL代替UNION
在Hive中，使用UNION ALL操作符可以将所有结果集合并在一起，而不去除重复数据。相比之下，UNION操作
查询操作group by、 order by、 join 、 distribute by、
sort by、 clusrer by、 union all底层的实现mapreduce常见的聚合操作count计数count(*) 所有值不全为NULL时，加1操作
count(1) 不管有没有值，只要有这条记录，值就加1
count(col) col列里面的值为null，值不会加1，这个列
1、union 和 union all 的区别Union，对两个结果集进行并集操作，不包括重复行，同时进行默认规则的排序；Union All，对两个结果集进行并集操作，包括重复行，不进行排序；Intersect，对两个结果集进行交集操作，不包括重复行，同时进行默认规则的排序；Minus，对两个结果集进行差操作，不包括重复行，同时进行默认规则的排序。（union是可以自己排序的哦，根据select后
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2023-06-12 20:49:16
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工作几年，越来越发现行列转换非常重要，为了和上篇文章（hive函数--排序row_number,rank over）保持一致，这次继续用学生成绩的例子吧。1.行转列 union all：表result：student_id,class,score学生的语数外物化都在一张表里，每个学生对应有五行数据，如何变成：student_id,chinese_score,math_score,english_s
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2023-07-12 19:04:23
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原创，请园长不要删 Sql查询统计时，很多时候用到了union 和 union all,union与union all的区别就是联合查询的时候union会去重，union all不会去重。本人用union all，主要用来统计多个不相关的表的数据汇总，用的次数很多，所以有点心得，记录下来，分享一下。 比如 ：有两个店，一个叫店A，一个叫店B，下面是表数据 表table_a(店A) &
在数据库中，UNION和UNION ALL关键字都是将两个结果集合并为一个，但这两者从使用和效率上来说都有所不同。
UNION在进行表链接后会筛选掉重复的记录，所以在表链接后会对所产生的结果集进行排序运算，删除重复的记录再返回结果。
实际大部分应用中是不会产生重复的记录，最常见的是过程表与历史表UNION。如：
select * from gc_df
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2023-09-03 10:58:36
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1、给到一个项目你需要知道的三大事情：对接人、周期、完成标准 2、date的类型使用datetime 4、在MySQL中，跟百分比有关的数据，统一用decimal类型，保留两位小数就行，hive里面数据类型有double 5、MySQL中创建表表名后面不需要加上table 6、'${dbp.system.cyctime}'获取当前日期 7、使用子查询在查询的时候，最后主查询的字段在子查询里面需要被
笔记总结20220708v3Hive 模式区分场景应用：Hive 本地模式与Spark模式的区分使用：小结union all的应用场景：多表数据合并到同一张表：优化场景：小结多级分区表，分区字段比较多的情况，可能会出现return code 2 的报错解决办法：小结 Hive 模式区分场景应用：Hive 本地模式与Spark模式的区分使用：1.一些小表的查询（group by /count /s
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2023-07-12 10:31:55
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### 使用Hive表实现数据查询与分析
在大数据领域中，Hive是一种基于Hadoop的数据仓库解决方案，它提供了类似于SQL的查询语言，可以方便地对存储在Hadoop集群中的数据进行查询和分析。在Hive中，我们可以创建表来组织和管理数据，并利用表来进行数据的处理和分析。
### Hive表的概念
在Hive中，表是指数据的逻辑分组，类似于关系型数据库中的表。创建Hive表时，需要指定表
