摘要： MAPJOIN 当一个大表和一个或多个小表做JOIN时，最好使用MAPJOIN，性能比普通的JOIN要快很多。 另外，MAPJOIN 还能解决数据倾斜的问题。 MAPJOIN的基本原理是：在小数据量情况下，SQL会将用户指定的小表全部加载到执行JOIN操作的程序的内存中，从而加快JOIN的执行速度。1、小、大表 join在小表和大表进行join时，将小表放在前边，效率会高。hiv
转载
2023-11-03 23:39:18
48阅读
[color=black][size=large]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
转载
2023-07-13 01:41:13
59阅读
Map join配置： set hive.auto.convert.join = true（0.11版本后默认是true） set hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000（设置小表的大小，默认就是25M）原理： mapjoin ：主要用于小表连接大表，一般小表的大小为25M，大表没有什么具体的限制。使用mapjoin的原因是： 在进行表的连接时，在map
转载
2023-09-20 05:03:27
89阅读
注：该列表很多都用不到，如想查看作用，直接搜索即可。hive.exec.mode.local.auto=true 决定 Hive 是否应该自动地根据输入文件大小，在本地运行（在GateWay运行） cal.auto.inputbytes.max=134217728L 如果 hive.exec.mode.local.auto 为 true，当输入文件大小小于此阈值时可以自动在本地模式运行，默认是 1
转载
2023-08-08 08:02:39
98阅读
4、大表join小表优化 和join相关的优化主要分为mapjoin可以解决的优化（即大表join小表）和mapjoin无法解决的优化（即大表join大表），前者相对容易解决，后者较难，比较麻烦。 首先介绍大表join小表优化。以销售明细表为例来说明大表join小表的场景。 假如供应商进行评级，比如（五星、四星、三星、二星、一星），此时因为人员希望能够分析各供应商
转载
2024-02-10 01:33:21
100阅读
类似于Oracle的分析表，Hive中也提供了分析表和分区的功能，通过自动和手动分析Hive表，将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。 表和分区的统计信息主要包括：行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等； 新表的统计信息对于一个新创建的表，默认情况下，如果通过INSERT OVERWRITE的方式插入数据，那么Hive会自动将该表或分区的统计信息更新到
转载
2024-01-05 11:34:19
35阅读
关键字：Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics类似于Oracle的分析表，Hive中也提供了分析表和分区的功能，通过自动和手动分析Hive表，将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。表和分区的统计信息主要包括：行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等； 14.1 新表的统计信息对于一个新创建的表，默认情况下，如果通过INSERT OVERWRITE的
转载
2024-03-10 23:06:52
44阅读
数据库常见的join方式有三种：inner join, left outter join, right outter join(还有一种full join，因不常用，本文不讨论)。这三种连接方式都是将两个以上的表通过on条件语句，拼成一个大表。以下是它们的共同点： 1. 关于左右表的概念。左表指的是在SQL语句中排在left join左边的表，右表指的是排在left join右边的表。
转载
2023-12-24 10:20:08
927阅读
表的优化小表大表Join(MapJOIN)案例实操大表 Join 大表空 KEY 过滤空 key 转换 小表大表Join(MapJOIN)将 key 相对分散，并且数据量小的表放在 join 的左边，可以使用 map join 让小的维度表先进内存。在 map端完成 join。实际测试发现：新版的 hive 已经对小表 JOIN 大表和大表 JOIN 小表进行了优化。小表放在左边和右边已经没有区
转载
2023-09-20 06:04:40
251阅读
你知道的越多，你不知道的就越多多表连接的mr个数 如果我们Hive底层用的是mr引擎的话，那么我们进行表连接也算是一个mr。 这里有两张表，表A和表B。select a.* from a join b on a.
转载
2023-07-20 21:54:27
235阅读
一. sql优化大小表join: Hive假定查询中最后的一个表是大表。它会将其它表缓存起来，然后扫描最后那个表。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) */(1)将大表放后头(2)过滤掉为空key的值(3)空key转换,如果对应的数据不是异常数据，且必须要包含join的结果中,此时我们可以将表a中key为空的字段赋一个随机的值,将数据随
转载
2024-04-19 10:41:50
310阅读
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。
转载
2023-07-17 23:01:18
178阅读
1.大小表join（数据倾斜，包括笛卡尔积）优化，小表写在前面（小表大表谁在前区别不大），0.7版本前需要在sql中写/+mapjoin(small_tablename)/，之后版本 set hive.auto.convert.join=true; 即可自动转换，写不写/+mapjoin(small_tablename)/没有区别。脚本开头写：set hive.auto.convert.join=
转载
2023-09-20 05:12:45
191阅读
七 JOIN优化大小表优化大小表优化指的是在2张或2张以上的表进行join的时候，要保证连续查询中的表的大小从左到右依次是增加的。这样hive会将小表保存到内存中，Hive 可以在map端执行连接的过程，与内存中的小表进行逐一篇匹配，从而省略掉常规操作所需的的reduce过程。第一种写法是按大小表位置来写，即小表写在前，大表写在后 divedends为小表 ；stocks为大表SELECT s.y
转载
2023-08-30 11:41:09
78阅读
Hive（三）一.运算符1.关系运算符2.算术运算符3.逻辑运算符二.Hive函数1.内置函数2.自定义UDF示例3.UDTF - explode4.UDAF5.窗口聚合函数6.窗口排序函数 分组topN7.窗口分析函数8.抽样函数三.Hive函数应用1.复杂分隔符解决方案2.URL解析函数3.行列转换4.JSON数据处理5.拉链表四.Hive的一些简单优化1.explain2.MapReduc
转载
2023-07-13 01:30:56
195阅读
Join原理Hive执行引擎会将HQL“翻译”成为MapReduce任务，如果多张表使用同一列做Join,将被“翻译”成一个MapReduce任务，否则会被“翻译”成多个MapReduce任务例如：以下将被“翻译”成1个MapReduce任务SELECT talble1.val,table2.val,table3.val from table1 JOIN table2 ON (table1.key
转载
2023-07-17 22:33:52
257阅读
Hive表分类5.1 管理表（内部表）内部表与数据库中的Table在概念上是类似的，每一个内部Table在Hive中都有一个相应目录存储数据，所有的Table数据（不包括External Table）都保存在这个目录中。删除表时，元数据与数据都会被删除。5.2 外部表在创建表的时候可以指定external关键字创建外部表，外部表对应的文件存储在location指定的目录下，向该目录添加新文件的同时
转载
2023-09-20 04:56:53
53阅读
开始学习数据库啦~~~~~~数据库一、数据库的好处1、可以持久化数据到本地 2、结构化查询 方便检索 3、存储大量数据 4、共享、安全 5、通过组合分析，获取新的数据二、数据库的常见概念 ★1、DB：数据库（database）。存储一系列、有组织数据的容器 2、DBMS：数据库管理系统（ Database Management System ）。用于创建或操作DB 3、SQL：结构化查询语言。程序
## Spark 大小表 Join 实现流程
在Spark中，实现大小表Join通常有两种方式：Broadcast Join和Sort Merge Join。Broadcast Join适用于小表，Sort Merge Join适用于大表。
### Broadcast Join 实现流程
Broadcast Join是将小表复制到每个Executor节点上，然后将其与大表进行Join操作。下
原创
2023-11-29 08:29:53
74阅读
# MySQL JOIN 大小表的深入探讨
在数据库管理中，JOIN操作是合并两个或多个表中数据的常用方法。尤其当处理大小不一的表时，如何有效地使用JOIN操作对于提高数据库性能尤为重要。本文将重点介绍MySQL中各种JOIN的使用，以及如何在大小表之间优化查询性能，助你更好地掌握这一重要技能。
## 什么是JOIN？
JOIN是SQL中的关键字，用于在SELECT语句中结合不同表的记录。通
原创
2024-10-19 06:24:08
50阅读
