1、摘要Hive提供了与HBase的集成，使得能够在HBase表上使用HQL语句进行查询 插入操作以及进行Join和Union等复杂查询、同时也可以将hive表中的数据映射到Hbase中。2、应用场景2.1 将ETL操作的数据存入HBase2.2 HBase作为Hive的数据源2.3 构建低延时的数据仓库3、环境准备3.1 hive与hbase版本兼容性Hive版本 hive-1.2.1、hbas
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2023-07-14 11:08:50
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## Hive Outer Join
在数据处理的过程中，连接操作是一项常见的任务。Hive作为一个大数据处理工具，提供了多种连接操作来满足不同的需求。其中之一就是外连接（Outer Join）。
### 什么是外连接？
外连接是一种连接操作，它会返回两个表中符合连接条件的所有记录，同时对于没有匹配的记录，还会返回一个空值表示。外连接通常用于需要保留所有记录的场景，即使没有匹配的记录也要保留
原创
2023-10-03 10:35:14
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目录1. Hive简介1.1 什么是Hive1.2 为什么使用Hive1.3 Hive的优缺点1.4 Hive架构1.5 Hive与传统数据库对比1.6 Hive数据模型1.7 Hive安装2.Hive DDL:数据定义语言2.1 创建删除数据库2.2 创建表——数据类型2.2.1 Hive 数据类型数字类日期时间类字符串类Misc类复合类2.2.2 Hive建表1.直接建表法2.查询建表法3.
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2024-01-14 17:28:52
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在大数据处理领域，Apache Hive 是一个重要的工具，它基于 Hadoop 生态系统，用于处理和分析大规模数据集。最近的版本和更新增强了 Hive 的功能，使其可以支持外连接（Outer Join），这为数据分析诸多场景提供了更多灵活性。
### 背景描述
自从 Hive 在 2010 年被首次推出以来，数据分析领域经历了巨大的变革。随着越来越多组织依赖数据驱动的决策，Hive 的能力不
# Hive 中的全外连接 (FULL OUTER JOIN) 教程
在大数据处理领域，Hive 是一个非常强大的工具。尤其是在数据之间进行关联时，全外连接（FULL OUTER JOIN）是一种非常有用的操作。本文将指导你如何在 Hive 中实现全外连接，并通过步骤和代码示例帮助你轻松上手。
## 步骤概述
以下是实现 Hive 全外连接的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-16 10:09:52
106阅读
HiveJoinjoin_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_referen
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2023-07-14 11:05:58
693阅读
外联接
外联接可以是左向外联接、右向外联接或完整外部联接。在 FROM 子句中指定外联接时，可以由下列几组关键字中的一组指定：LEFT JOIN 或 LEFT OUTER JOIN。左向外联接的结果集包括 LEFT OUTER 子句中指定的左表的所有行，而不仅仅是联接列所匹配的行。如果左表的某行在右表中没有匹配行，则在相关联的结果集行中右表的所有选择列表列均为空值。RIGHT JOIN
# 如何实现Hive SQL Full Outer Join
## 1. 概述
在Hive中，要实现Full Outer Join操作，可以通过使用UNION ALL和LEFT JOIN、RIGHT JOIN来模拟实现。全外连接是指返回两个表的所有匹配行和非匹配行。在Hive SQL中，我们可以通过将两个表的LEFT JOIN结果和RIGHT JOIN结果做UNION ALL来实现Full Ou
原创
2024-06-25 03:14:37
159阅读
# Hive LATERAL VIEW OUTER EXPLODE explained with code examples
Hive is a powerful data processing tool that allows users to perform analytics on large datasets stored in distributed file systems. One
原创
2024-01-06 03:32:18
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yield的英文单词意思是生产，刚接触Python的时候感到非常困惑，一直没弄明白yield的用法。只是粗略的知道yield可以用来为一个函数返回值塞数据，比如下面的例子：def addlist(alist):
for i in alist:
yield i + 1取出alist的每一项，然后把i + 1塞进去。然后通过调用取出每一项：alist = [1, 2, 3, 4
SQL LEFT JOIN 关键字LEFT JOIN 关键字会从左表 (table_name1) 那里返回所有的行，即使在右表 (table_name
原创
2022-07-31 00:00:40
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由于数据需要经常改动，所以将数据存储在Hbase中，通过Hive关联Hbase表的方式来对Hbase进行查询操作。 原先我是在本地通过虚拟机搭建的伪分布式，因此做Hive关联Hbase操作时需要做不少的操作，比如将Hbase相关的jar添加到Hive，将Hbase配置文件添加到hadoop/conf目录下等。具体操作可见如下文章： 目前的平台为：HDP 并且通过Ranger做了权限管理。因为用了H
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2023-09-13 21:06:12
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本篇将 Hive 的优化分成三个部分:第一部分是 SQL 通用语法优化，第二部分是针对 Hive 所具有的数据倾斜的优化，第三部分则介绍一些通用性的 Hive 参数设置优化。一、语法优化 SQL 的语法优化本质上是如何用更少的计算资源干相同的活，基于此延伸出几条原则，这几条原则又拓展出对应的一些具体方法：原则1：取更少的数这条原则特别朴素，只要数据量少了运算的效率自然会提升，但如何能够取更少数的同
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2023-12-25 22:25:15
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最近BA用户反馈有两句看似很像的语句返回的结果数不一样，比较奇怪，怀疑是不是Hive的BugQuery 1 返回结果数6071select count(dist
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2013-07-28 21:09:00
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# 实现Hive Full Outer Join on 多条件
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学会如何在Hive中实现Full Outer Join on 多条件。在这篇文章中，我会通过步骤、代码和示例来详细说明这个过程。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(连接表1和表2)
C(应用多条件)
D(输出
原创
2024-07-13 04:40:21
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Spark SQL设计的时候就考虑了与Hive元数据、SerDes、UDF的兼容性。1 与现有的Hive数仓集成Spark SQL thrift JDBC服务器被设计成开箱即用，无需修改任何Hive的配置就可以在Spark SQL中使用。2 支持的Hive特性Spark SQL支持很多Hive的特性，比如：Hive的查询，包括：SELECT, GROUP BY, ORDER BY, C
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2024-01-24 08:14:12
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hive中join都有哪些Hive中除了支持和传统数据库中一样的内关联（JOIN）、左关联（LEFT JOIN）、右关联（RIGHT JOIN）、全关联（FULL JOIN），还支持左半关联（LEFT SEMI JOIN）内关联（JOIN）只返回能关联上的结果。左外关联（LEFT [OUTER] JOIN）以LEFT [OUTER] JOIN关键字前面的表作为主表，和其他表进行关联，返回记录和主表
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2023-06-30 09:02:31
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文章目录一、join关联小案例1.1 Linux下建相应目录1.2 导入文件1.3 执行hive脚本1.4 查看数据库以及表是否创建成功1.5 查询内容，做关联二、map join（hive中这个机制自动的）三、union四、装载数据 insert五、将数据插入/导出到文件(insert)六、数据交换（import/export）6.1 使用EXPORT导出数据6.2 使用IMPORT导入数据
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2023-07-12 11:06:34
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补充说明 left outer join where is not null与left semi join的与区别：两者均可实现exists in操作，不同的是，前者允许右表的字段在select或where子句中引用，而后者不允许。 除了left outer join，Hive QL中还有rig
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2018-07-10 11:15:00
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Common Join最为普通的join策略，不受数据量的大小影响，也可以叫做reduce side join ,最没效率的一种join 方式. 它由一个mapreduce job 完成.首先将大表和小表分别进行map 操作, 在map shuffle 的阶段每一个map output key 变成了table_name_tag_prefix + join_column_value , 但是在进行
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2024-09-20 12:54:40
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