前言现实中有这么一种需求,有时候我们需要查询的数据是在多个表中的，那么如何从多个表中查询数据呢？这就需要通过表的连接来实现查询了。笛卡尔积在定义连接之前我们需要简单的了解一下笛卡尔积,笔者不会纠结与其定义,只是看看其实际效果其实笛卡尔积就是没有连接条件或者连接条件无效的连接,例如：select *from emp ,dept;--其结果倾向于一个巨大的记录数,无实际意义上面可以看出笛卡尔积得出的是
由于一个业务，必须要进行笛卡尔积，但是速度太慢了，left join时左表大概4万条数据，右表大概 3000多条数据，这样大概就是一亿多条数据，这在大数据领域其实不算很大的数据量，但是hive中跑的特别慢。因为hive对笛卡尔积支持的不是很好，由于是全局的操作，所以只能在一个reduce中执行，导致速度比较慢。然后想优化一下，尝试了一些方法。比较直接能想到的解决方案是使用mapjoin
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2023-06-14 23:58:06
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文章目录一. 问题描述二.解决方案2.1 数据倾斜2.2 SQL改写1:由分析函数改为常规写法2.3 分析数据分布2.4 SQL改写2:重写参考: 一. 问题描述需求描述: 表概述:dt 时间分区
data_source 数据来源类别
start_date 时间
data_count 当前时间的数量需要实现的需求求每个data_source 下
limit 限制调整 – 因为使用 limit 语句时候，是先执行整个查询语句，然后再返回部分结果的set hive.limit.optimize.enable=true;set hive.limit.row.max.size=10000;set hive.limit.optimize.limit.file=10;2.JOIN 优化。。。本地模式–hive 尝试使用本地模式执行查询，要不然 hiv
Hive(八)1.企业级调优4.表的优化5. 笛卡尔积 尽量避免笛卡尔积，join 的时候不加 on 条件，或者无效的 on 条件，Hive 只能使用 1 个 reducer 来完成笛卡尔积。6.行列过滤 列处理：在 SELECT 中，只拿需要的列，如果有分区，尽量使用分区过滤，少用 SELECT *。 行处理：在分区剪裁中，当使用外关联时，如果将副表的过滤条件写在 Where 后面， 那么就会先
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2023-08-05 14:14:50
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第二章 关系数据库关系数据库：支持关系模型的数据库系统。2.1关系数据结构及形式化定义关系：域：一组具有相同数据类型的值的集合。（蕴含列的取值范围）域的基数：一个域允许的不同取值个数。笛卡尔积：（域上的集合运算）
所有域（\(D_{1},D_{2},...,D_{n}\)）所有取值的组合（一个组合是一个元组，元组中有n个分量（值）称为n元组）
组合不能重复（不允许冗余）关系：笛卡尔积的有限子集称为
# 优化Hive笛卡尔积关联的方案
## 简介
Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，可用于处理大规模数据集。然而，在处理复杂关联查询时，Hive的性能可能会受到影响。特别是在执行笛卡尔积关联时，由于需要对所有可能的组合进行计算，导致查询效率低下。本文将介绍一种优化Hive笛卡尔积关联查询的方案。
## 方案
我们可以通过以下几个步骤来优化Hive笛卡尔积关联查询：
### 1.
原创
2023-07-24 09:28:25
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1
）笛卡尔集会在下面条件下产生 （1）省略连接条件 （2）连接条件无效 （3）所有表中的所有行互相连接 2
）案例实操 hive (default)> select empno, dname from emp, dept; 4
排序 4.1
全局排序（
Order By
） Order By
：全局排序，只有一个
调优手段
（1）利用列裁剪
当待查询的表字段较多时，选取需要使用的字段进行查询，避免直接select *出大表的所有字段，以免当使用Beeline查询时控制台输出缓冲区被大数据量撑爆。
（2）JOIN避免笛卡尔积
JOIN场景应严格避免出现笛卡尔积的情况。参与笛卡尔积JOIN的两个表，交叉关联后的数据条数是两个原表记录数之积，对于JOIN后还有聚合的场景而言，会导致reduce端处理的数据
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2023-07-12 09:55:19
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# 实现 Hive 笛卡尔积关联
## 流程概述
在 Hive 中，要实现笛卡尔积关联，需要经过以下几个步骤：
1. 创建两个表格
2. 执行笛卡尔积关联
3. 将结果保存到新的表格中
下面我们将逐步介绍每个步骤的具体操作以及代码示例。
## 步骤一：创建两个表格
首先，我们需要创建两个表格，分别用来存储要进行关联的数据。
示例中，我们创建两个表格 `table1` 和 `table
# Hive 笛卡尔积关联的探讨
在大数据处理的领域，Hive 是一种流行的分布式数据仓库，用于处理和分析存储在 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 中的数据。在处理数据时，我们常常需要涉及多个表的关联，其中一种常见的操作就是笛卡尔积。本文将深入探讨 Hive 中的笛卡尔积关联，并提供一些代码示例，帮助读者理解相关概念。
## 什么是笛卡尔积
笛卡尔积是数学中的一个概念，指的是两个集
1、提前过滤数据，减少中间数据依赖：
尽量尽早的过滤数据，减少每个阶段的数据量，对于分区表要加分区，同时只选择需要使用到的数据。
如下，改写后的写法将会大大减少join的数据量
select ... from A
join B
on A.key = B.key
where A.user
目录一、Fetch抓取二、本地模式三、表的优化1、小表和大表 join2、大表 join 大表1）空 key 过滤2）空 key 转换3、map join4、group By5、count(distinct)6、笛卡尔积四、使用分区剪裁、列剪裁五、并行执行六、严格模式七、JVM重用八、推测执行九、压缩十、使用EXPLAIN（执行计划）十一、数据倾斜1、合理设置Map数2、小文件合并3、复杂文件增加
#开启本地模式
set hive.exec.mode.local.auto=true;
#注意：表示加载文件的最大值，若大于该配置仍会以集群方式来运行
hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max默认值为128M
#开启并行模式 当硬件资源足够，查询数量大，当各个子查询无关，可以考虑开启
set hive.exec.parallel=true;
#
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2023-09-20 04:43:18
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count(distinct)和group by发生数据倾斜，就是key引起的我们来看查询计划：explainselect count(distinct session_id) from trackinfo where ds='2013-11-01' 查询计划里面会显示key是session_idexplainselect max(session_id) from trackinfo where
Hive 执行优化1、命令行执行显示优化set hive.cli.print.current.db=true; 让提示符显示当前库set hive.cli.print.header=true; 显示查询结果时显示字段名称set hive.fetch.task.conversion=more; 查询不会执行mapreduce程序, 优化全局查找、字段查找、limit查找 出现在hive 0.10，0
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2023-07-12 16:33:59
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SQL中的连接关系型数据库的核心之一就是连接, 而在不同的标准中, 连接的写法上可能有区别, 最为主要的两个SQL标准就是SQL92和SQL99了, 后面的数字表示的是标准提出的时间.SQL92中的连接案例使用的表是球员表, 球队表和身高级别表, 下载: https://github.com/cystanford/sql_nba_data笛卡尔积笛卡尔积是一个数学运算, 假设两个集合X和Y, 那么
在数据库的多表查询中，通常会有各种连接关系，同样地在Excel环境中，也有很大的场景需要用到类似数据库的多表查询，如经典的VLOOKUP就是其中一种类似LEFT JOIN查询的查询效果。在很多时候需要生成一个完全数据组合时，也是需要用到数据库的笛卡尔积查询表的原理，让两个表产生任意的完全组合，此次Excel催化剂同样将非常有价值的数据库技术，搬到Excel环境中供普通用户无需掌握任何数据库查询知识
05_SparkCore的调优SparkCore的调优的一般方向1、避免重复创建RDD2、尽可能复用同一个RDD3、对多次使用的RDD进行持久化sc..cache()或者sc.persist() :前者缓存，后者参数可选放到内存或者磁盘中4、尽量避免使用shuffle类算子Broadcast与map进行join5、使用map-side预聚合的shuffle操作6、使用高性能的算子7、广播大变量*
本文从笛卡尔积出发，介绍SQL在 join 时数据是怎样组合和筛选来获得结果的，帮助你理清join、left join、right join、full join等各类不同join的差异。笛卡尔积首先，让我们了解一下join中涉及到的重要概念，笛卡尔积。两个集合X和Y的笛卡尔积(Cartesian product)，又称直积，表示为X × Y，是第一个对象是X的成员而第二个对象是Y的所有可能有序对的
