hive 的 join 类型有好几种，其实都是把 MR 中的几种方式都封装实现了，其中 join on、left semi join 算是里边具有代表性，且使用频率较高的 join 方式。
1、联系他们都是 hive join 方式的一种，join on 属于 common join（shuffle join/reduce join），而 left semi join 则属于
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2023-07-20 21:59:27
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本博文的主要内容如下: Hive文件存储格式 Hive 操作之表操作：创建外、内部表 Hive操作之表操作：表查询 Hive操作之表操作：数据加载 Hive操作之表操作：插入单表、插入多表 Hive语法结构：where 查询、all 和 distinct 选项、基于 Partition 的查询、基于 HAVING 的查询、 L
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2024-07-29 20:36:47
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hive 的 join 类型有好几种，其实都是把 MR 中的几种方式都封装实现了，其中 join on、left semi join 算是里边具有代表性，且使用频率较高的 join 方式。1、联系他们都是 hive join 方式的一种，join on 属于 common join（shuffle join/reduce join），而 left semi join 则属于 map jo
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2023-09-29 20:57:32
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左连接与+号， 就是左边的表数据都要。 select * from a,b where a.id=b.id(+);(+)写在where后面,不能与or/in连用,ui a里面的数据在b里面没有也要的left join 和 left semi join区别 ：left join A表记录全部有，如果B表多行的话，A数据就被重复了一次。 le
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2023-07-20 21:58:03
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如何实现“hive left join map数量”
## 1. 流程概述
在Hive中，我们可以使用左连接（left join）来连接两个或多个表。这里的任务是实现“hive left join map数量”，也就是统计左连接时Map任务的数量。下面是实现这个任务的步骤概述：
1. 创建两个表，并向表中插入数据。
2. 使用左连接（left join）将两个表连接起来。
3. 统计左连接时
原创
2024-01-20 08:01:40
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### 什么是 Hive Map Join?
在 Hive 中，Map Join 是一种优化技术，用于在处理大规模数据时提高查询性能。当一个查询需要连接多个表时，Hive 会使用 Map Join 来将两个表中的数据分别加载到内存中，然后在内存中执行连接操作，避免了传统的 Reduce Join 中的磁盘读写操作，提高了查询的速度。
### Map Join 的原理
Map Join 在执行
原创
2024-04-12 04:27:45
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# Hive中的CROSS JOIN与INNER JOIN的区别
在数据分析和处理的过程中，理解JOIN操作是非常重要的，尤其是在使用Hive这样的分布式数据仓库时。本篇文章将带你深入了解Hive中的CROSS JOIN和INNER JOIN之间的区别。我们会通过具体的示例和代码展示，帮助你更好地理解这两个重要的操作。
## 流程概述
我们将分步骤进行。以下是我们需要遵循的流程：
| 步骤
原创
2024-08-24 08:07:37
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1、联系他们都是 hive join 方式的一种，join on 属于 common join（shuffle join/reduce join），而 left semi join 则属于 map join（broadcast join）的一种变体，从名字可以看出他们的实现原理有差异。2、区别（1）Semi Join，也叫半连接，是从分布式数据库中借鉴过来的方法。它的产生动机是：对于re
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2024-06-17 22:34:13
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以下列举在使用数据仓库时常用的优化方法：
1、join连接时的优化：当三个或多个以上的表进行join操作时，如果每个on使用相同的字段连接时只会产生一个mapreduce。
2、join连接时的优化：当多个表进行查询时，从左到右表的大小顺序应该是从小到大。原因：hive在对每行记录操作时会把其他表先缓存起来，直到扫描最后的表进行计算
3、在where字句中增加分
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2023-07-12 18:43:55
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Hive中的Join可分为Common Join（Reduce阶段完成join）和Map Join（Map阶段完成join）。简单介绍一下两种join的原理和机制。Common JoinMap阶段 读取源表的数据，Map输出时候以Join on条件中的列为key，如果Join有多个关联键，则以这些关联键的组合作为key; Map输出的value为join之后所关心的(select或者where中需
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2023-07-13 15:53:10
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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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# Hive Map Join 不等值连接解析
在大数据处理领域，Apache Hive 是一种用于处理和查询大规模数据集的工具。Map Join 是 Hive 提供的一种优化策略，可以有效地减少数据的传输量和加速查询速度。然而，许多用户对 Map Join 的使用场景存在误解，尤其是在不等值连接的情况下。本文将详细解析 Hive Map Join 不等值连接的概念，并提供代码示例和可视化图表。
一、 使用场景1. 批处理； 2.统计分析；3. 图计算和图检索；4.交互式统计分析二、Inceptor架构InceptorServer其中，connector是对BI/ETL工具提供标准JDBC\ODBC接口； SQL Compiler是语法解析器、优化器、代码生成；
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2023-09-01 10:56:58
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数据倾斜通常指hive根据key值hash分发到各个节点，相同的key值会分发到一个执行节点中，由于某些key值对应的数据量比其它key值的数据量大很多，导致某些执行节点的运行时间远大于其它节点，从而导致整个job执行时间较长。在hive中执行的sql会有map和reduce两个阶段，map阶段的数据倾斜主要为数据从磁盘读入内存时、join，reduce阶段数据倾斜主要有join、group by
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2023-07-14 23:57:49
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文章目录一、概述二、环境准备三、Hive JOIN 类型四、Map，Shuffle，Reduce三阶段1）Map 阶段2）Shuffle阶段3）Reduce阶段五、Common Join（Reduce阶段）六、Map Join（Map 阶段） 一、概述Hive是一个基于Hadoop的数据仓库解决方案，它提供了类似于SQL的查询语言，称为HiveQL，用于处理结构化数据。在Hive中，JOIN操作
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2023-08-10 22:20:31
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# Hive 中 LEFT JOIN 和 LEFT OUTER JOIN 的区别
在数据分析和数据仓库的处理中，我们经常需要将来自不同表格的数据进行结合。在 Apache Hive 中，经常使用的连接方式有 INNER JOIN、LEFT JOIN 和 RIGHT JOIN 等，其中 LEFT JOIN 和 LEFT OUTER JOIN 是非常相似且常常让人混淆的两种连接方式。本文将深入探讨二
原创
2024-09-22 04:37:53
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# Hive 中 Full Outer Join 与 Full Join 的区别
在大数据分析环境中，Apache Hive 是一个非常重要的工具。它允许我们使用类似于 SQL 的查询语言来管理和查询大规模数据集。在 Hive 中，`FULL OUTER JOIN` 和 `FULL JOIN` 实际上是相同的，它们都表示返回两个数据集中的所有记录，无论它们是否有匹配的记录。虽然两者在实际使用中没
原创
2024-08-29 09:55:28
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# Hive和Spark设置Map端Join：入门指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你了解如何在Hive和Spark中设置Map端Join。Map端Join是一种优化技术，可以在数据加载到内存中之前就减少数据量，从而提高查询性能。下面是实现这一技术的步骤和代码示例。
## 步骤概览
以下是实现Map端Join的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-07-27 06:55:03
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# Hive中的LEFT JOIN与RIGHT JOIN中JOIN ON和WHERE的区别
在数据分析和处理过程中，SQL是我们常用的工具。Hive中的LEFT JOIN和RIGHT JOIN是进行表关联的重要方式。理解它们的用法及区别可以有效提升我们在处理大数据时的效率。本文将详细探讨Left Join和Right Join的工作原理、JOIN ON和WHERE的区别，并通过代码示例帮助大家更
