首先假如我们有两个Dataset，一个Dataset中的数据为用户信息，另一个Dataset中的数据是站点访问记录。case class PageVisit(url: String, ip: String, userId: Long)
case class User(id: Long, name: String, email: String, country: String)如果想通过这两个Dat
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2024-03-15 11:02:25
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文章目录1、Flink 简介1.1 Flink 的引入1.2 什么是Flink2、Flink 架构体系2.1 Flink 中的重要角⾊JobManager 处理器：TaskManager 处理器：2.2 无界数据流与有界数据流无界数据流：有界数据流：3、Flink 集群操作4、DataSet API 开发4.1 案例4.1.1 Flink 批处理程序的一般流程4.1.2 JAVA示例5、Data
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2024-09-26 13:23:53
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1、StateTtlConfig 配置项1）TTL的更新策略（默认是OnCreateAndWrite）StateTtlConfig.UpdateType.OnCreateAndWrite-仅在创建和写入时更新StateTtlConfig.UpdateType.OnReadAndWrite-读取时也更新StateTtlConfig.UpdateType.Disabled：状态不过期2）数据在过期但还
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2024-02-08 06:09:02
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今天在查看一些过程，发现了点问题，和大家一起讨论一下：--================================================================一、如何有效利用索引，查询顾客编号＞的所有订单信息--================================================================--代替非聚焦索引扫描的方法--
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2024-04-25 12:07:40
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序本文主要研究一下flink KeyedStream的intervalJoin操作实例DataStream<Integer> orangeStream = ...
DataStream<Integer> greenStream = ...
orangeStream
.keyBy(<KeySelector>)
.intervalJoin(gr
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2024-07-23 14:21:39
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每天一个小例子： spark中， 1.left semi join （左半连接）的意思就是， JOIN 子句中右边的表只能在 ON 子句中设置过滤条件，右表中有重复的数据会自动跳过，具体详见： 2. left anti join 含义：left anti join 是 not in/not exists 子查询的一种更高效的实现，相当于not in或者not exists，left anti jo
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2023-10-18 20:34:10
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只要两个表的公共字段有匹配值，就将这两个表中的记录组合起来。个人理解：以一个共同的字段求两个表中符合要求的交集，并将每个表符合要求的记录以共同的字段为牵引合并起来。语法FROM table1 INNER JOIN table2 ON table1 . field1 compopr table2 . field2INNER JOIN 操作包含以下部分：
部分
说明table1, table2要组
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精选
2009-07-04 10:01:42
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left semi join VS left join思考： 建表 插入数据 left semi join:==>left semi +inner join 可以这样理解 left join:
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2019-06-19 00:19:00
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在以下的帖子中说 INNERJOIN= WHERE=Join ://baike.360.cn/42
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2008-10-16 18:47:00
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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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# Hive Left Join处理过程
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现Hive中的Left Join处理过程。首先，我们来了解一下整个过程的流程，然后逐步介绍每一步需要做什么，以及需要使用的代码。
## 流程
下面是Hive Left Join处理过程的简要流程：
1. 创建两个表格
2. 加载数据到表格中
3. 执行Left Join操作
4. 查看结果
接下来，让我们逐
原创
2024-01-03 04:47:54
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在有些场景下，我们要处理的时间间隔可能并不是固定的。比如，在交易系统中，需要实时地对每一笔交易进行核验，保证两个账户转入转出数额相等，也就是所谓的“实时对账”。两次转账的数据可能写入了不同的日志流，它们的时间戳应该相差不大，所以我们可以考虑只统计一段时间内是否有出账入账的数据匹配。这时显然不应该用滚动窗口或滑动窗口来处理——因为匹配的两个数据有可能刚好“卡在”窗口边缘两侧，于是窗口内就都没有匹配了
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2024-02-27 09:40:25
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left join 是left outer join的简写，left join默认是outer属性的。Inner Join 逻辑运算符返回满足第一个（顶端）输入与第二个（底端）输入联接的每一行。这个和用select查询多表是一样的效果，所以很少用到；outer join则会返回每个满足第一个（顶端）输入与第二个（底端）输入的联接的行。它还返回任何在第二个输入中没有匹配行的第一个输入中的行。关键就是
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2023-09-12 03:25:00
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本章介绍Flink的DataStream API的基础知识。我们将展示一个标准的Flink流式应用程序的结构和组件，还会讨论Flink的类型系统及其支持的数据类型，并给出数据转换和分区转换。我们将在下一章将讨论窗口操作符【windows operator】、基于时间的转换【time-based transformations】、有状态操作符【stateful operators】和连接器【conn
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2024-05-15 18:04:12
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mysql中left join on后面一般来说是 a=b
最近，同事写了个语句是
" left join school_campus as campus on campus.camId in payment.secondPayCamId,payment.firstPayCamId) "
原创
2012-06-05 16:29:23
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select val1.station_code, val1.fail,val2.totalfrom(select count(guid) fail ,station_code from `sqm`.`sqm_value_quality_station` WHERE result='PASS'GROUP BY station_code) val1left join (select count(guid) total,station_code from `sqm`.`sqm_value_quality_station` GROUP BY station_code) val2on
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2011-10-26 17:07:00
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# 多表查询
# 连表查
# 内连接 必须左表和右表中条件互相匹配的项才会被显示出来
# 表1 inner join 表2 on 条件
# 外链接 会显示条件不匹配的项
# left join 左表显示全部,右表中的数据必须和左表条件互相匹配的项才会被显示出来
# right join
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2023-06-21 10:49:38
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1、hive的join有几种方式，怎么实现join的？left join--以左表为基准，不符合的值以null值显示--工作中以left join 居多，大表加载小表的形式select empno,ename,emp.deptno,dname from emp left join dept onemp.deptno=dept.deptno;right join--以右表为基准，不符合的值以null
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2023-09-26 23:53:36
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1、left join 和 left semi join 的区别与联系当主表与关联表的关联列都存在重复数据时，由于产生笛卡尔积，使用left join是低效的。此时使用left semi join或者in时，往往能快速的查询出结果。但是当需要查询右表的列时就只能使用left join了。联系：他们都是 hive join 方式的一种，join on 属于 common join（shuffle j
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2023-07-20 21:55:07
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一、第一种讲解
LEFT SEMI JOIN （左半连接）是 IN/EXISTS 子查询的一种更高效的实现。
Hive 当前没有实现 IN/EXISTS 子查询，所以可以用 LEFT SEMI JOIN 重写你的子查询语句。
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2023-07-17 23:01:18
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