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
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2023-07-20 21:59:27
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本博文的主要内容如下: Hive文件存储格式 Hive 操作之表操作：创建外、内部表 Hive操作之表操作：表查询 Hive操作之表操作：数据加载 Hive操作之表操作：插入单表、插入多表 Hive语法结构：where 查询、all 和 distinct 选项、基于 Partition 的查询、基于 HAVING 的查询、 L
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2024-07-29 20:36:47
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如何实现“hive left join map数量”
## 1. 流程概述
在Hive中，我们可以使用左连接（left join）来连接两个或多个表。这里的任务是实现“hive left join map数量”，也就是统计左连接时Map任务的数量。下面是实现这个任务的步骤概述：
1. 创建两个表，并向表中插入数据。
2. 使用左连接（left join）将两个表连接起来。
3. 统计左连接时
原创
2024-01-20 08:01:40
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### 什么是 Hive Map Join?
在 Hive 中，Map Join 是一种优化技术，用于在处理大规模数据时提高查询性能。当一个查询需要连接多个表时，Hive 会使用 Map Join 来将两个表中的数据分别加载到内存中，然后在内存中执行连接操作，避免了传统的 Reduce Join 中的磁盘读写操作，提高了查询的速度。
### Map Join 的原理
Map Join 在执行
原创
2024-04-12 04:27:45
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以下列举在使用数据仓库时常用的优化方法：
1、join连接时的优化：当三个或多个以上的表进行join操作时，如果每个on使用相同的字段连接时只会产生一个mapreduce。
2、join连接时的优化：当多个表进行查询时，从左到右表的大小顺序应该是从小到大。原因：hive在对每行记录操作时会把其他表先缓存起来，直到扫描最后的表进行计算
3、在where字句中增加分
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2023-07-12 18:43:55
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# Hive Map Join 不等值连接解析
在大数据处理领域，Apache Hive 是一种用于处理和查询大规模数据集的工具。Map Join 是 Hive 提供的一种优化策略，可以有效地减少数据的传输量和加速查询速度。然而，许多用户对 Map Join 的使用场景存在误解，尤其是在不等值连接的情况下。本文将详细解析 Hive Map Join 不等值连接的概念，并提供代码示例和可视化图表。
Hive中的Join可分为Common Join（Reduce阶段完成join）和Map Join（Map阶段完成join）。简单介绍一下两种join的原理和机制。Common JoinMap阶段 读取源表的数据，Map输出时候以Join on条件中的列为key，如果Join有多个关联键，则以这些关联键的组合作为key; Map输出的value为join之后所关心的(select或者where中需
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2023-07-13 15:53:10
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# Hive和Spark设置Map端Join：入门指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你了解如何在Hive和Spark中设置Map端Join。Map端Join是一种优化技术，可以在数据加载到内存中之前就减少数据量，从而提高查询性能。下面是实现这一技术的步骤和代码示例。
## 步骤概览
以下是实现Map端Join的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
|
原创
2024-07-27 06:55:03
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合理设置Map及Reduce数通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有：input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小。是不是map数越多越好？ 答案是否定的。如果一个任务有很多小文件（远远小于块大小128m），则每个小文件也会被当做一个块，用一个map任务来完成，而一个map任务启动和初始化的时间远远大于逻辑处理的时间，就会造成很大
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2024-06-19 22:18:09
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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）一、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、Reduce阶段。Map阶段读取源
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2023-09-01 15:15:39
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数据倾斜通常指hive根据key值hash分发到各个节点，相同的key值会分发到一个执行节点中，由于某些key值对应的数据量比其它key值的数据量大很多，导致某些执行节点的运行时间远大于其它节点，从而导致整个job执行时间较长。在hive中执行的sql会有map和reduce两个阶段，map阶段的数据倾斜主要为数据从磁盘读入内存时、join，reduce阶段数据倾斜主要有join、group by
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2023-07-14 23:57:49
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本文主要想讨论在Hive1.2.2环境中，以下三种情况下，2表做left join的执行原理：1. 2张相同大小的表做left join；2. 大表做主表，与临时表做left join；在进行试验之前，先说下官方对于 Map Join的原理说明： Hive MapJoin原理说明：MapJoin 就是在Map阶段将小表读入内存并生成HashTableFiles，然后顺序扫描大
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2023-09-06 11:26:04
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一、涵盖MapReduce InputFormat RecordReader 切片：block=input split 1.1 File… Text… NLine… DB… Mapper setup map 业务逻辑 cleanup Combiner 本地的Reducer 注意适用场景 Partitioner 将key按照某种规则进行分发 Hash： Custom Reducer setup re
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2024-09-23 16:32:44
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## HIVE MAP JOIN 占用 HIVESERVER2 内存
在 Hive 中，Map Join 是一种优化技术，用于将两个表的数据进行连接操作。当一个表很小而另一个表很大时，Map Join 可以提高连接操作的效率。然而，当使用 Map Join 时，有可能会占用较多的内存，特别是在 HiveServer2 上运行时。
### Map Join 简介
Map Join 是一种在 M
原创
2024-07-14 09:01:17
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一、基础 1、Reduce join 会给Reduce带来过多的负载，容易使数据发生倾斜 2、Map join 适用于一张小表和一张大表 二、实现 1、在Mapper的setup阶段，将文件读取到缓存集合中(小文件) 2、在驱动函数中加载缓存 job.addCacheFile(new URI(路径)
原创
2021-07-14 13:58:31
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文章目录SQL Joinsleft joinright joininner joinfull joinleft semi join SQL JoinsSQL中的连接查询有inner join(内连接）、left join(左连接)、right join（右连接）、full join（全连接）left semi join(左半连接)五种方式，它们之间其实并没有太大区别，仅仅是查询出来的结果有所不同
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2023-07-30 17:18:56
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1.等值join：Hive支持通常的SQL JOIN语句，但是只支持等值连接，==不支持非等值连接==eg. 根据学生和成绩表，查询学生姓名对应的成绩select * from stu left join score on stu.id = score.s_id;2.内连接(inner join)：只有进行连接的两个表都存在与连接条件相匹配的数据才会被保留下来eg. select * from t
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2023-09-04 16:02:44
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1、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、Reduce阶段。Map阶段 读取源表的数据，Map输出时候以Join on条件中的列为key，如果Join有多个关联键，则以这些关联键的组合作为key; Map输出的v
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2023-09-04 16:03:46
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Hive是基于Hadoop平台的，它提供了类似SQL一样的查询语言HQL。有了Hive，如果使用过SQL语言，并且不理解Hadoop MapReduce运行原理，也就无法通过编程来实现MR，但是你仍然可以很容易地编写出特定查询分析的HQL语句，通过使用类似SQL的语法，将HQL查询语句提交Hive系统执行查询分析，最终Hive会帮你转换成底层Hadoop能够理解的MR Job。 对于最基本的HQL
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
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2023-07-12 09:55:06
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