# Hive小表大表实现方法
## 1. 整体流程
在实现Hive小表大表的过程中，可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建外部表 |
| 2 | 创建分区表 |
| 3 | 导入数据到外部表 |
| 4 | 插入分区数据到分区表 |
| 5 | 验证数据是否导入成功 |
接下来，我们将逐步介绍每个步骤的具体操作和相应的代码示例。
##
原创
2023-10-30 10:00:10
17阅读
Hive 优化核心思想：把Hive SQL 当做Mapreduce程序去优化 以下SQL不会转为Mapreduce来执行 select仅查询本表字段 where仅对本表字段做条件过滤 其实本质上还是转化为Mapreduce来执行的，只不过默认设置了抓取策略： 抓取策略Set hive.fetch.task.conversion=none/more;Explain 显示执行计划EXPLAIN [EX
转载
2023-07-12 13:08:45
243阅读
Hive的三种Join方式
hive
Hive中就是把Map，Reduce的Join拿过来，通过SQL来表示。 参考链接：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+JoinsCommon/Shuffle/Reduce JoinReduce Join在Hive中也叫Common
转载
2023-07-12 19:48:16
105阅读
本文参考：黑泽君相关博客 本文是我总结日常工作中遇到的坑，结合黑泽君相关博客，选取、补充了部分内容。表的优化小表join大表、大表join小表将key相对分散，并且数据量小的表放在join的左边，这样可以有效减少内存溢出错误发生的几率； 再进一步，可以使用map join让小的维度表（1000条以下的记录条数）先进内存。在map端完成reduce。实际测试发现：新版的hive已经对小表JOIN大表
转载
2023-07-12 11:57:42
401阅读
# Hive大数据环境下的表连接操作及优化
在大数据时代，Hive作为Hadoop生态系统中的一个重要组件，提供了对大数据进行存储、查询和分析的能力。在处理大规模数据集时，表连接（join）操作是常见的数据操作之一。本文将介绍Hive中大表与大表、大表与小表的连接操作，并提供一些优化建议。
## 表连接的基本概念
在关系数据库中，表连接是一种将两个或多个表的数据组合在一起的操作。在Hive中
原创
2024-07-28 06:46:29
105阅读
# 在Hive中进行大表关联小表操作
在Hive中进行大表关联小表操作是数据处理中非常常见的一个操作，大表一般存储了大量的数据，而小表则存储了一些关键的信息。通过将这两个表进行关联，可以方便地查询和分析数据。在Hive中，我们可以使用JOIN语句来实现大表和小表的关联操作。本文将介绍如何在Hive中进行大表关联小表操作，并给出相应的代码示例。
## Hive中的表格
在Hive中，我们可以通
原创
2024-03-19 04:28:39
91阅读
# Hive小表连接大表的最佳实践
在大数据处理中，Hive是一个主要用于数据仓库的工具，它通过Hadoop提供了一个SQL-esque的查询语言。然而，当我们在进行数据分析时，往往会遇到小表和大表之间的连接（Join）操作。尽管Hive在处理数据规模上具备强大的性能，合理的操作策略依然对提升查询效率至关重要。本文将探讨如何高效地在Hive中进行小表与大表的连接，并提供一些代码示例以帮助理解。
原创
2024-08-15 07:30:52
80阅读
1. join时将大表放后，小表放在前正确的说法：把重复关联键少的表放在join前面做关联可以提高join的效率，实际操作中也没法看什么重复连接键多少，因此一般都是小表在前了，表越少，重复的连接键总量就越少。 因此通常需要将小表放前面，或者标记哪张表是大表：/*streamtable(table_name) */)2. 多表join时，使用相同的连接键 当对3个或者更多个表进行join连接时
转载
2023-07-12 18:42:47
2917阅读
大数据面试之hive重点（四） Hive如何优化join操作 问过的一些公司：作业帮，池鹜，米哈游参考答案： 1、在map端产生join mapJoin的主要意思就是，当链接的两个表是一个比较小的表和一个特别大的表的时候，我们把比较小 的table直接放到内存中去，然后再对比较大的表格进行map操作。join就发生在map操作的时候，每当 扫描一个大的table中的数据，就要去去查看小表的数据，哪
转载
2023-08-02 07:35:30
219阅读
在关系型数据库中，多表关联方式是影响性能最大的技术。为什么会把mysql定义为中小型数据库？主要原因是mysql是不支持hash join的。这对多个大表关联查询造成性能的瓶颈。因此，在大数据领域，比较少使用mysql作为后台数据库。不过，也是有规避的方法，例如我们公司bi项目使用mysql，需要把表设计为宽表，进行反范式设计，减少多表关联。虽然单表的数据量大了，但是查询速度快了非常多，从几十秒降
转载
2023-12-25 11:54:37
102阅读
经常看到一些Hive优化的建议中说当小表与大表做关联时，把小表写在前面，这样可以使Hive的关联速度更快，提到的原因都是说因为小表可以先放到内存中，然后大表的每条记录再去内存中检测，最终完成关联查询。这样的原因看似合理，但是仔细推敲，又站不住脚跟。多小的表算小表？如果所谓的小表在内存中放不下怎么办？我用2个只有几条记录的表做关联查询，这应该算是小表了，在查看reduce的执行日志时依然是有写磁盘的
转载
2023-11-16 22:42:08
84阅读
in 和existsin是把外表和内表作hash join连接，而exists 是对外表作nested loop 循环，每次loop 循环再对内表进行查询。一直以来认为exists 比in 效率高的说法是不准确的。如果查询的两个表大小相当，那么用in 和exists 差别不大。 如果两个表中一个较小，一个是大表，则子查询表大的用exists，子查询表小的用in：例如：表A（小表），表B（
转载
2023-12-20 09:58:35
209阅读
Hive优化1.1 join操作进行优化join优化是个复杂的问题，可以从以下几点进行优化1）小表前置 大小表在join的时候，应该将小表放在前面，Hive在解析带join的SQL语句时，会默认将最后一个表作为大表，将前面的表作为小表并试图将它们读进内存。如果表顺序写反，大表在前面，可能会引发OOM。2）key值相同多表join的时候尽量使用相同的key来关联，这样会将会将多个join合并为一个M
转载
2023-07-12 11:58:15
253阅读
我的理解是，要明白原因，就要先知道inner join的原理inner join 优化小表驱动大表介绍在数据库查询中 SELECT * FROM 小表 INNER JOIN 大表 ON 小表.id=大表.id 效率高于 SELECT * FROM 大表 INNER JOIN 小表 ON 小表.id=大表.id 前者时间更短！inner join 原理 AND 小表驱动大表的原因其实其他join也是
转载
2023-09-20 05:04:42
751阅读
MySQL高级知识（十六）——小表驱动大表前言：本来小表驱动大表的知识应该在前面就讲解的，但是由于之前并没有学习数据批量插入，因此将其放在这里。在查询的优化中永远小表驱动大表。1.为什么要小表驱动大表呢类似循环嵌套for(int i=5;.......)
{
for(int j=1000;......)
{}
}如果小的循环在外层，对于数据库连接来说就只连接5次，进
转载
2023-09-12 15:59:16
339阅读
### 实现Hive小表Left Join大表的流程
要实现Hive小表Left Join大表的功能，可以按照以下步骤进行操作：
1. 创建小表和大表的Hive表结构
2. 加载数据到小表和大表中
3. 执行Left Join操作
4. 输出结果
下面将逐步介绍每个步骤需要做的事情，并提供相应的代码示例。
### 1. 创建小表和大表的Hive表结构
首先，我们需要创建小表和大表的Hiv
原创
2023-11-07 07:28:20
143阅读
# 小表驱动大表原理在Hive中的实现
小表驱动大表原理是一种在数据处理和分析中常用的方法，特别是在处理大数据时。这个原理主要是通过使用较小的表（小表）来帮助过滤、连接或整合较大的表（大表），从而提高查询性能。本文将通过步骤指导您如何在Hive中实现这个原理。
## 流程概述
我们将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-20 05:12:39
118阅读
# Hive 大表管理小表优化
## 引言
在大数据领域，Hive 是一个非常常用的数据仓库工具。它基于 Hadoop 构建，提供了类似于 SQL 的查询语言，可以处理大规模的数据。然而，在实际的工作中，我们经常会面临一种情况：需要处理的数据集非常大，但是我们只关心其中的一小部分数据（小表）。这时，我们可以通过一些优化技巧来提高查询性能和节省存储空间。
## 大表和小表的概念
在 Hive
原创
2023-12-03 07:35:21
74阅读
文章目录1. Common Join2. Map Join3. Bucket Map Join4. Sort Merge Bucket Map Join （ SMB Map Join ） 1. Common JoinCommon Join 是最稳定且默认的Join算法，通过 MR Job 完成 Join 。需要注意的是，在三个表的 Join 关联中，如果这三个表的关联 key 相同，那么 key
在处理“大表与小表”联接的问题时，特别是在使用 Hive SQL 时，我们需要深入探讨该过程的各个方面。从协议背景到性能优化，再到逆向案例分析，这篇博文将逐步描绘出整个解决方案。
首先，在协议背景部分，Hive SQL 提供了一种高效的数据处理框架，特别是针对大规模数据集的分析。与传统的大数据处理工具相比，Hive 更侧重于简化数据查询和优化性能。通过将小表与大表进行联接，可以在分析数据时减少计
