实际业务中有些大量的null值或者一些无意义的数据参与到计算作业中，表中有大量的null值，如果表之间进行join操作，就会有shuffle产生，这样所有的null值都会被分配到一个reduce中，必然产生数据倾斜。疑问：NULL值和需要匹配的字段根本就匹配不上，为什么会进入到同一个reduce?数据放到同一个reduce中的原因不是因为字段能不能join上，而是因为shuffle阶段的数据分发操
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2023-08-13 23:53:27
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1.hive有哪些优化？数据倾斜空值引发的数据倾斜实际业务中有些大量的null值或者一些无意义的数据参与到计算作业中，表中有大量的null值，如果表之间进行join操作，就会有shuffle产生，这样所有的null值都会被分配到一个reduce中，必然会产生数据倾斜。解决方案：第一种：可以直接不让null值参与join操作，即不让null值有shuffle阶段。第二种：因为null值参与shuff
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2023-11-29 09:11:58
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可以先对null值进行特殊处理 将其赋值为特殊值 然后进行join 统计后再将其进行恢复示例:create table if not exists dwd_db_tmp.dwd_mall_clue_custome_ids_tmp as
select
c.departmentid
,a.type
,nvl(d.labelid,'0') as labelid
,a.customerid
,a.dt
f
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2023-06-15 18:38:14
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一、SELECTJoin
inner join
left join | left outer join
right join | right outer join
full outer join 其中 join与inner是一样的结果 ** MySQL中演示 ** 例如有下边两张表1、内连接** 两表关联，保留两表中交集的记录 **SELECT a.id,a.sum,b.id,b.sum
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2023-10-13 16:11:35
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文章目录JOIN关联语句JOIN相关介绍JOIN语句相关操作Hive函数Hive函数分类标准Hive常见内置函数字符串函数日期函数数学函数条件函数 JOIN关联语句JOIN相关介绍Join语法主要是用于根据两张或多张表中列之间的关系，通过这一些列表中的共同组合来查询数据。Hive Join语句中主要是有六种join，详情可以参考官方文档介绍。这里我们主要熟悉一下两个最常用的join连接方式一个是
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2023-07-20 21:53:58
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Hive学习笔记2Join语句Hive join语法隐式联接表示法等值Join非等值连接表的别名内连接 inner join左外连接 left join右外连接 right join满外连接 full outer join左半开连接left semi joinHive cross join多表连接笛卡尔积排序全局排序（Order By）按照别名排序多个列排序每个Reduce内部排序（Sort B
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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目录一 表结构1.1 医生主表1.2 医生服务次数表二 left join查询1.1 on后面加and条件1.1.1 sql语句1.1.2 查询结果1.1.3 执行计划1.2 把条件放在where后面1.2.1 sql语句1.2.2 查询结果1.2.3 执行计划1.3 子查询1.3.1 sql语句1.3.2 查询结果1.3.3 执行计划三 总结一 表结构1.1 医生主表1.2 医生服务次数表二 l
# 如何实现“hive left join null变成0”
## 一、流程
下面是实现“hive left join null变成0”的具体步骤：
```mermaid
graph LR
A(开始) -- 数据准备 --> B(执行left join)
B -- 将null替换成0 --> C(输出结果)
C -- 结束 --> D(结束)
```
## 二、具体步骤及代码
### 1
原创
2024-06-16 03:22:52
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一、数据倾斜Hive 中数据倾斜的基本表现一般都发生在 Sql 中 group by 和 join on 上，而且和数据逻辑绑定比较深。任务进度长时间维持在99%（或100%），查看任务监控页面**，发现只有少量（1个或几个）reduce子任务未完成**。因为其处理的数据量和其他reduce差异过大如何产生key的分布不均匀或者说某些key太集中业务数据自身的特性，例如不同数据
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2023-09-22 14:29:50
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本文接上篇（https://www.jianshu.com/p/8e2f2f0d4b6c）继续讲解Hive/HiveQL常用优化方法，按照目录，会从“优化SQL处理join数据倾斜”说起。优化SQL处理join数据倾斜上篇已经多次提到了数据倾斜，包括已经写过的sort by代替order by，以及group by代替distinct方法，本质上也是为了解决它。join操作更是数据倾斜的重灾区，需
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2023-09-09 00:52:12
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?今天我们来继续学习Hive的Join部分。听说Join有7种哦！ 目录：1.内连接2.左外连接3.右外连接4.全外连接5.差值5.1 左表独有5.2右表独有6.左右表独有8.多表连接9.笛卡尔积参考资料 1.内连接Hive支持通常的SQL JOIN语句，等值连接是将两张表中的相同字段信息连接起来根据员工表和部门表中的部门编号相等，查询员工编号、员工名称和部门名称；--内连接
select e.e
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2023-09-14 15:27:51
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前言之前由于对Hive底层的对于NULL和’'了解的不透彻，使用的时候出现了一些问题，今天闲来无事就整理一下简单的测试案例测试数据：1,zs,23
2,NULL,24
3,,
4, ww,25
5,zl ,26
6,\N,27
7, \N,\N
8,姓名,28
9, ,年龄
10, , \N创建Hive表：create table student(
id int,
name str
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2023-08-30 10:45:31
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# Hive连接时大量null且数据错位
在使用Hive进行数据分析时，经常会遇到join操作时出现大量null值且数据错位的情况。这种问题通常是由于数据源不一致或连接条件不正确导致的。本文将介绍一些常见的原因和解决方法，并通过示例代码进行说明。
## 问题描述
在进行Hive数据分析时，我们经常需要将多个数据表或视图进行连接操作，以获取更全面的数据信息。然而，有时在进行连接操作时，我们可能
原创
2024-01-16 09:32:39
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笼统的说，Hive中的Join可分为Common Join（Reduce阶段完成join）和Map Join（Map阶段完成join）一、Hive Common Join 如果不指定MapJoin或者不符合MapJoin的条件，那么Hive解析器会将Join操作转换成Common Join,即：在Reduce阶段完成join. 整个过程包含Map、Shuffle、Reduce阶段。Map阶段读取源
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2023-09-01 15:15:39
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hive NULL生成方式： 1 文本方式:如果通过 load data local inpath '/opt/stu.txt' into table stu 这种上传本地文件数据方式到Hive制造hive NULL的时候，需要在 stu.txt中 用 id name1 zhangsan2 \N写法，而不是id ...
原创
2023-04-21 00:34:57
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sparksql中的join操作是一种常见的数据处理方式，它能够将两个或多个数据集按照特定的条件合并在一起。然而，在实际应用中，我们经常会遇到数据集中存在空值（null）的情况。本文将介绍在sparksql中进行join操作时如何处理空值，并且通过代码示例来展示具体的操作。
在sparksql中，join操作可以通过使用join函数来实现。join函数可以接受多个参数，其中包括要合并的数据集、j
原创
2023-11-17 16:29:46
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#10. 搜索一个“NULL”值
SELECT * FROM a WHERE a.column = NULL在SQL中，NULL什么也不等于，而且NULL也不等于NULL。这个查询不会返回任何结果的，实际上，当构建那个plan的时候，优化器会把这样的语句优化掉。 当搜索NULL值的时候，应该使用这样的查询： SELECT * FROM
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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1、Common join如果不指定MapJoin或者不符合MapJoin的条件，那么Hive解析器会将Join操作转换成Common Join,即：在Reduce阶段完成join. 整个过程包含Map、Shuffle、Reduce阶段。Map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v
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2023-09-04 16:03:46
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