# 实现自连接 Hive 的完整指南
自连接（Self Join）是数据处理中一种常见的操作，它允许我们在同一张表中进行多次查询，以便获取相关数据。在Apache Hive中实现自连接并不复杂，但对初学者而言可能会有些困惑。本文将为您提供详细的步骤和代码来帮助您理解和实现自连接Hive。
## 流程概览
下面是实现自连接的步骤：
| 步骤 | 描述
1.介绍 首先，我们来看看Hadoop的计算框架特性，在此特性下会衍生哪些问题？数据量大不是问题，数据倾斜是个问题。jobs数比较多的作业运行效率相对比较低
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2023-03-02 04:55:43
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一、Fetch抓取（Hive可以避免进行MapReduce） Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算。例如：SELECT * FROM employees;在这种情况下，Hive可以简单地读取employee对应的存储目录下的文件，然后输出查询结果到控制台。 在hive-default.xml.template文件中hive.fet
原创
2024-04-28 18:30:22
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# Hive自连接效率研究
在大数据处理的过程中，Hive被广泛应用于数据查询与分析。自连接（Self Join）是Hive中常用的一种操作方式，尤其在需要进行表与自身比较的情况下，例如查找相同字段但在不同记录中出现的情况。本文将探讨Hive自连接的效率，并提供相应的代码示例。
## 自连接的基本概念
自连接是指将同一张表两次引入查询中，形成一对一或一对多的关联。例如，如果我们有一个员工表（
问题导读： 1、Hive整体架构优化点有哪些？ 2、如何在MR阶段进行优化？ 3、Hive在SQL中如何优化？ 4、Hive框架平台中如何优化？ 一、整体架构优化 现在hive的整体框架如下，计算引擎不仅仅支持Map/Reduce，并且还支持Tez、Spark等。根据不同的计算引擎又可以使用不同的资源调度和存储系统。 整体架构优化点： 1、根据不同业务需求进行日期分区，并执行类型动
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2024-01-10 22:18:11
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此文来自于《Hive性能调优与实战》，写的真不错，如有需要自行购买在这里仅用以笔记备忘，侵删！一、什么是mapreduce的shuffle ?shuffle的过程应该是从mapper的map方式输出到Reduce方法输入的过程. 非常关键的一个环节，制约了性能，保证了可以在廉价机器上可靠运行的一个环节。在Mapper的map方法中，context.write 会讲数据计算所在的分区后写入到内存缓冲
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2024-03-12 13:00:53
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1、hive参数优化之默认启用本地模式启动hive本地模式参数，一般建议将其设置为true，即时刻启用：hive (chavin)> set hive.exec.mode.local.auto; hive.exec.mode.local.auto=false2、设置hive执行模式hive (default)> set hive.mapr
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2017-09-27 13:19:00
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一、类SQL语句优化1、跟SQL基本一致的优化原则1.1 尽量原子化操作尽量避免一个SQL包含复杂逻辑，可以使用中间表来完成复杂的逻辑。1.2 尽量尽早地过滤数据尽量先where筛选后再join，减少每个阶段的数据量，对于分区表要加分区条件，只选择需要使用到的字段。1.3 表链接时尽量使用相同的连接键当对3个或者更多个表进行join连接时，如果每个on子句都使用相同的连接键的话，那么只会产生一个M
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2023-07-05 10:36:34
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0.概述Hive的一般学习者谈性能调优的时候一般都会从语法和参数的角度来谈优化，而不会革命性的优化Hive的性能。Hive的核心性能问题往往是在超大规模数据集，例如100亿条级别的数据集，以及每天处理上千上万个Hive作业的情况下产生的。要从根本上解决实际企业中Hive真正的性能优化问题，必须考虑到底什么是Hive性能的限制，按照级别来说： 第一重要的是：战略性架构 解决海量数据大量job过于频
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2023-07-12 17:13:30
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# Hive自关联优化实战指南
在大数据处理领域，Apache Hive被广泛用于数据仓库功能，同时也支持SQL类查询。自关联查询是一种特殊的查询类型，它对于处理需要与同一表中的不同数据进行比较的场景非常有用。然而，自关联查询在性能上往往不如预期，尤其是数据量大的情况下。因此，为了优化Hive中的自关联查询，我们可以采取一些策略。本文将为您详细介绍Hive自关联优化的流程和实现方法。
## 优
原创
2024-10-19 05:21:54
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优化1、Fetch抓取hive.fetch.task.conversion 设置成 more 执行一些limit，select 单个字段不会跑mr程序2、本地模式hive.exec.mode.local.auto 的值为 true3、表的优化3.1、老版本hive，把数据小的表放在join的左边，新版本已经优化了这个方法，放在join左边跟右边没有区别了，3.2、空key过滤select n.*
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2023-07-12 13:07:37
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1.介绍
首先，我们来看看Hadoop的计算框架特性，在此特性下会衍生哪些问题？
数据量大不是问题，数据倾斜是个问题。
jobs数比较多的作业运行效率相对比较低，比如即使有几百行的表，如果多次关联多次汇总，产生十几个jobs，耗时很长。原因是map reduce作业初始化的时间是比较长的。
sum,count,max,min等UDAF，不怕数据倾斜问题,hadoop在map端的汇总合并优
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2021-06-12 10:38:20
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一. 数据倾斜
1）定义
数据倾斜就是key分布不均匀，使得大量数据卡在一个点上，造成数据热点问题。
2）造成数据倾斜的原因：
a. 使用group by，维度小，某值数量多
b. 数据量很大的时候使用count distinct ，很少的reduce处理，造成数据一致跑不完
c. 大小表join 某个表比较小，导致key集中
d、不同类型
原创
2021-07-08 16:52:15
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1.介绍
首先，我们来看看Hadoop的计算框架特性，在此特性下会衍生哪些问题？
数据量大不是问题，数据倾斜是个问题。
jobs数比较多的作业运行效率相对比较低，比如即使有几百行的表，如果多次关联多次汇总，产生十几个jobs，耗时很长。原因是map reduce作业初始化的时间是比较长的。
sum,count,max,min等UDAF，不怕数据倾斜问题,hadoop在map端的汇总合并优
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2021-06-12 10:49:13
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Hive 优化主要解决几个问题###一、效率低下的原因：1、数据倾斜2、关联操作，job数太多3、小
原创
2022-08-26 14:52:38
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