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
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2023-09-20 04:56:53
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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 Right Join 找出左表为空
## 介绍
在Hive中，使用`RIGHT JOIN`关键字可以实现右连接操作，即找出左表为空的记录。本文将指导刚入行的小白如何实现这个功能。
## 流程
下面是实现"Hive Right Join 找出左表为空"的流程图：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 输入表定义
输入表定义 --> 创建
原创
2024-01-31 04:12:47
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# 基础概念
在Hive中，LEFT JOIN 是一种关联操作，它将左表中的每一行与右表中的匹配行组合起来。具体来说，当左表中的某一行与右表中的一行匹配时，结果集中会包含左表中的该行及其对应的右表中的匹配行。如果没有匹配行，右表中的所有列将被填充为NULL值。
另外，我们可以通过在LEFT JOIN的ON子句中添加条件来过滤右表的空值。这样，只有满足条件的右表行才会被包含在结果集中。
# 示
原创
2023-10-06 06:47:52
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# 实现“hive 两个空表join超时”
## 引言
在Hive中，当我们对两个空表进行Join操作时，可能会出现超时的情况。本文将介绍如何通过一系列步骤来解决这个问题。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[创建表1] --> B[创建表2]
B --> C[执行Join操作]
C --> D[设置超时时间]
D --> E[执行
原创
2024-01-11 05:00:13
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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.
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2023-07-20 21:54:27
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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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# Hive中使用LEFT JOIN时遇到右表为空的处理方法
在大数据处理领域，Hive是一个流行的工具，常用于处理大量的数据集。在使用SQL语言进行数据查询时，LEFT JOIN是一种常见的操作，用于将一个表（左表）与另一个表（右表）进行连接。尽管其使用非常普遍，但新手开发者在执行LEFT JOIN时，常会遇到“右表为空”的错误，导致查询失败。本文将详细介绍如何解决这一问题，使你能够顺利进行数
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
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2023-07-13 01:30:56
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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
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2023-07-17 22:33:52
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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。hive会将小表进行缓存。 2、mapjoin 使用mapjoin将小表放入内存，在map端和大表逐一匹配。从而省去reduce。 样例： select /*+MAPJOIN(b)*/ a.a1,a.a2,b.b2 fro
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2017-05-26 11:31:00
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Hive的Join操作1，语法结构join_table:
table_reference JOIN table_factor [join_condition]| table_reference {LEFT|RIGHT|FULL} [OUTER] JOIN table_reference join_condition| table_reference LEFT SEMI JOIN table_re
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2023-07-20 21:57:08
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测试所用到的数据参考：本教程的计算环境为Hive on MR。计算资源的调整主要包括Yarn和MR。Join算法概述Hive拥有多种join算法，包括Common Join，Map Join，Bucket Map Join，Sort Merge Buckt Map Join等，下面对每种join算法做简要说明：Common JoinCommon Join是Hive中最稳定的join算法，其通过一个
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2024-06-22 08:44:58
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hive 学习 多表查询 给列起别名需要加AS 多列去重选择
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2018-11-07 22:05:00
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# 如何在Spark SQL中进行左连接操作
在数据处理的过程中，左连接（Left Join）是一个常见的操作。当我们想要从一个表中获取所有记录，并且根据一个关联条件从另一个表中获取相关记录时，左连接就派上了用场。本文将指导大家如何在Spark SQL中实现左连接，即使其中一个表为空。
## 流程概述
下面是进行左连接的基本流程：
| 步骤 | 描述
# 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
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[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
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2023-07-13 01:41:13
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1.分区表的介绍在Hive中处理数据时，当处理的一张表的数据量过大的时候，每次查询都是遍历整张表，显然对于计算机来说，是负担比较重的。所以我们可不可以针对数据进行分类，查询时只遍历该分类中的数据，这样就能有效的解决问题。所以就会Hive在表的架构下，就会有分区的这个概念，就是为了满足此需求。 分区表的一个分区对应hdfs上的一个目录。 分区表包括静态分区表和动态分区表，根据分区会不会自动创建来区分
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2023-06-28 13:56:08
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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
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2023-11-03 23:39:18
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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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