十三、多表关联查询
1. 业务装配实现
业务装配实现多表查询(多对一)
mapper 层只做单表查询操作, 在 service 层进行手动装配,实现关联查询的结果.
(1) 实体类
创建班级类(Clazz) 和学生类(Student), 并在 Student 中添加一个 Clazz 类型的属性, 用于表示学生的班级信息.
(2) mapper 层
提供
<mapper namespace
① FROM阶段标识出查询的来源表，并处理表运算符。在涉及到联接运算的查询中（各种join），主要有以下几个步骤：a.求笛卡尔积。不论是什么类型的联接运算，首先都是执行交叉连接（cross join），求笛卡儿积，生成虚拟表VT1-J1。b.ON筛选器。这个阶段对上个步骤生成的VT1-J1进行筛选，根据ON子句中出现的谓词进行筛选，让谓词取值为true的行通过了考验，插入到VT1-J2。c.添加外
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2023-08-30 11:40:26
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一、join优化Join查找操作的基本原则：应该将条目少的表/子查询放在 Join 操作符的左边。原因是在 Join 操作的 Reduce 阶段，位于 Join 操作符左边的表的内容会被加载进内存，将条目少的表放在左边，可以有效减少发生内存溢出错误的几率。Join查找操作中如果存在多个join，且所有参与join的表中
# 实现Hive关联表查询
## 概览
在Hive中进行关联表查询是非常常见的操作，通常用来将多个表的数据进行关联，以便进行更复杂的分析和查询。本文将向您介绍如何在Hive中实现关联表查询，以帮助您更好地理解和使用Hive。
## 流程概览
在实现Hive关联表查询的过程中，通常分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建并加载数据到表1
# 实现“hive 多表关联大表小表顺序”教程
## 1. 整体流程
为了实现“hive 多表关联大表小表顺序”，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建多个表 |
| 2 | 将大表和小表进行关联操作 |
| 3 | 按照需要的顺序进行数据查询 |
## 2. 操作步骤详解
### 步骤1：创建多个表
首先，我们需要创建
1.今天看到一条sql语句select * from a表,b表什么结果都没有，愣是没看出有错，查了一下默认是笛卡尔积a表有数据，b表数据为零，a×0=0肯定没有数据。而全外连接 full join 才是全显示，没有数据的一边填充null。 2.网上的一个示例：有东西防止忘了后重拾太慢。 联接可分为以下几类： &n
随着技术的快速发展，TB级甚至PB级海量数据场景越来越普遍，虽然大数据HDFS已经很好的解决了分布式存储的问题，但并不等于能够随心所欲的快速检索。下面将介绍三种常见的Hive数据库表关联使用规范和场景：普通连接（Common Join）Map JoinBucket Join这三种表关联方式各有优缺点，适用于不同的场景。下面分别介绍这三种表关联方式的特性、适用场景和代码示例。普通连接（
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2023-07-12 11:59:43
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本文的通过收集和整理工作中常用的优化策略，帮助刚入门的小伙伴快速的解决 Hive 任务计算慢的问题，持续更新与校对。 2019-11 cuteximi目录一、Hadoop 框架计算特性二、优化常用手段三、排序选择四、怎样做笛卡尔积五、怎样写 in/exists 语句六、设置合理的 maptask 数量七、小文件合并八、设置合理的 reduceTask 的数量九、合并 MapReduce 操作十、
# Hive表查询语句顺序
## 摘要
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，能够进行大规模数据的存储和处理。在使用Hive进行数据查询时，按照一定的顺序编写查询语句能够提高查询性能和减少错误。本文将介绍Hive表查询语句的顺序以及示例代码，帮助读者更好地理解Hive的查询过程。
## 1. 建立连接
在开始查询之前，首先需要与Hive建立连接。Hive可以通过JDBC或ODBC进
sql执行顺序 (1)from (3) join (2) on (4) where (5)group by(开始使用select中的别名，后面的语句中都可以使用) (6) avg,sum… (7)having (8) select (9) distinct (10) order by先对FROM子句中的两个表执行一个笛卡尔乘，此时生成虚拟表 virtual table 1（选择相对小的表做基础表）
如何使用Hive分区表进行查询关联
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何使用Hive分区表进行查询关联。首先，让我们了解一下整个流程：
流程图如下所示：
```mermaid
flowchart TD
A[创建分区表] --> B[加载数据到表中]
B --> C[创建关联的分区表]
C --> D[进行查询关联]
```
现在，让我逐步解释每个步骤应该做什么，
文章目录1. 单表造成的倾斜1.1 倾斜场景1.2 解决方案2. 两张表Join造成的倾斜2.1 倾斜场景2.2 解决方案3. 大表Join小表造成的倾斜3.1 倾斜场景3.2 解决方案4. 空值过多造成的倾斜4.1 倾斜场景4.2 解决方案5. Hive任务整体优化5.1. Fetch 抓取5.2. 本地模式5.3. 严格模式5.4. JVM 重用机制5.5. 并行执行5.6. 推测执行 1.
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2023-09-06 09:04:08
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表关联查询1.表别名 当表的名字很长或者执行一些特殊查询时，为了方便操作或者需要多次使用相同的表时，可以为表指定别名，以替代表原来的名称。在为表取别名时，要保证不能与数据库中的其他表的名称冲突。对单表做简单的别名查询通常是无意义的。一般是对一个表要当作多个表来操作，或者是对多个表进行操作时，才设置表别名。当为表取别名后，列名前面最好都加上表的别名，做以区分。SELECT p.*,v.vend_n
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2023-09-03 12:44:02
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目录1、场景2、Hadoop环境：3、导致的问题1）某个reduce task，卡在99.9%半天不动。如下2）任务超时被杀掉4、如何判断是大key导致的问题4.1 通过时间判断4.2 通过任务Counter判断1）通过输入记录数2）通过输出字符数5、如何找到大key及对应SQL执行代码5.1 找到对应大key1） 找到任务特别慢的那个task，打开对应日志，url类似于2）搜索日志中出现的“r
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2023-08-16 12:50:40
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必读：1）SQL的书写顺序SELECT-DISTINCT-FROM-JOIN ON-WHERE-GROUP BY-HAVING-ORDER BY-LIMIT2)真正执行的顺序：随着mysql版本的更新换代，其优化器也在不断升级，优化器会分析不同执行顺序产生的性能消耗不同而动态调整执行顺序。下面是经常出现的查询顺序：FROM-ON-JOIN-WHERE-GROUP BY-HAVING-SELECT-
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2023-07-24 15:38:49
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1、什么是数据倾斜？ 数据倾斜主要表现在，map/reduce程序执行时，reduce节点大部分执行完毕，但是有一个或者几个reduce节点运行很慢，导致整个程序的处理时间很长，这是因为某一个key的条数比其他key多很多(有时是百倍或者千倍之多)，这条Key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多，从而导致某几个节点迟迟运行不完。
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2023-07-25 14:02:05
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本篇将 Hive 的优化分成三个部分:第一部分是 SQL 通用语法优化，第二部分是针对 Hive 所具有的数据倾斜的优化，第三部分则介绍一些通用性的 Hive 参数设置优化。一、语法优化 SQL 的语法优化本质上是如何用更少的计算资源干相同的活，基于此延伸出几条原则，这几条原则又拓展出对应的一些具体方法：原则1：取更少的数这条原则特别朴素，只要数据量少了运算的效率自然会提升，但如何能够取更少数的同
文章目录一、join关联小案例1.1 Linux下建相应目录1.2 导入文件1.3 执行hive脚本1.4 查看数据库以及表是否创建成功1.5 查询内容，做关联二、map join（hive中这个机制自动的）三、union四、装载数据 insert五、将数据插入/导出到文件(insert)六、数据交换（import/export）6.1 使用EXPORT导出数据6.2 使用IMPORT导入数据
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2023-07-12 11:06:34
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hive中join都有哪些Hive中除了支持和传统数据库中一样的内关联（JOIN）、左关联（LEFT JOIN）、右关联（RIGHT JOIN）、全关联（FULL JOIN），还支持左半关联（LEFT SEMI JOIN）内关联（JOIN）只返回能关联上的结果。左外关联（LEFT [OUTER] JOIN）以LEFT [OUTER] JOIN关键字前面的表作为主表，和其他表进行关联，返回记录和主表
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2023-06-30 09:02:31
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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： 1. hive> desc lxw1234_a;
2. OK
3. id
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2023-07-12 21:56:22
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