九、Hive中Join的原理和机制 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）。本文简单介绍一下两种join的原理和机制。 9.1 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
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2023-10-05 23:35:25
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Join语句Hive支持通常的SQL JOIN语句，但是只支持等值连接，不支持非等值连接。标准的SQL支持非等值连接。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select e.empno, e.ename, d.deptno, d.dname from emp e join dept d on e.deptno = d.deptno;内连接内连接：只有进行连接的两个表中
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2023-06-12 20:25:57
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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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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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作为数据分析中经常进行的join 操作，传统DBMS 数据库已经将各种算法优化到了极致，而对于hadoop 使用的mapreduce 所进行的join 操作，去年开始也是有各种不同的算法论文出现，讨论各种算法的适用场景和取舍条件，本文讨论hive 中出现的几种join 优化，然后讨论其他算法实现，希望能给使用hadoop 做数据分析的开发人员提供一点帮助. Facebook 今年在
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2023-10-03 19:34:03
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[b]一、join优化[/b]
Join查找操作的基本原则：应该将条目少的表/子查询放在 Join 操作符的左边。原因是在 Join 操作的 Reduce 阶段，位于 Join 操作符左边的表的内容会被加载进内存，将条目少的表放在左边，可以有效减少发生内存溢出错误的几率。
Join查找操作中如果存在多个join，且所有参与join的表中其参与joi
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2023-10-12 20:38:55
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等值JoinHive支持通常的SQL JOIN语句，但是只支持等值连接，不支持非等值连接。案例实操（1）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； hive (default)> select e.empno, e.ename, d.deptno, d.dname fr
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2023-07-12 18:43:33
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1、等值JoinHive支持通常的SQL JOIN语句，但是只支持等值连接，不支持非等值连接。案例实操（1）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hive (default)> select e.empno, e.ename, d.deptno, d.dname from emp e join dept d
on e.deptno = d.deptno;2、表
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2023-08-09 11:04:45
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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 Optimizer的改进注意，本文讨论的hive join优化器是从hive 0.11.0版本起添加的，本文描述了Hive查询执行计划的优化，以提高join效率并减少对用户提示的需求。Hive自动识别各种用例并对其进行优化。Hive 0.11改进了这些情况的优化器：Join过程中加入有表可以存于内存。在新的优化中：该表会作为哈希表加载到内存中只需要扫描较大的表事实表在内存中的占用空间较小
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2024-02-20 11:24:44
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hive 的join 使用 hive中的join只支持等值join,也就是说join on中的on里面表之间连接条件只能是=，不能是<,>等符号。此外，on中的等值连接之间只能是and,不能是or. （如果在on 里添加非表之间的条件可以是非等号）。一图胜千言。left join ：以左表为主表，返回左表的所有行，如果右表中没有匹配，则依然会有左表的记录，右表字段用null填
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2023-08-29 21:12:49
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很久以前存的，忘记是从哪篇文章扒拉下来的，里面有很多开发中会用到的参数，希望可以方便大家使用（其实记录这些也是方便后面用到的时候自己方便查看，本地存的东西有点乱了，打算换个地方再存一份）。set hive.support.concurrency = true; 关闭表锁机制 show locks 查看表锁
set hive.enforce.bucketing = true;
se
支持等连接，外连接，左半连接。hive不支持非相等的join条件（通过其他方式实现，如left outer join），因为它很难在map/reduce job实现这样的条件。而且，hive可以join两个以上的表。 同个查询，可以join两个以上的表Sql代码 1. SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a
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2023-07-21 18:47:45
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# Hive中的IN和JOIN操作详解
在大数据分析的场景中，Apache Hive作为一种重要的工具，广泛应用于数据仓库的构建与分析。Hive不仅支持SQL风格的查询语言，还能处理大量数据。在Hive中，我们通常会遇到两种重要的查询方式：`IN`和`JOIN`。这篇文章将详细介绍它们的使用方式、性能差异及其适用场景，最后通过实际代码示例来增强理解。
## 1. 什么是IN？
`IN`操作符
目录一、前言二、样例SQL三、函数用法四、思路解析一、前言在大数据开发中有时会有这样的需求：将多条数据中的某个字段通过排序拼接为一个字段。name oid
赵一 80
钱二 190
孙三 40
得到结果：190|80|40二、样例SQLselect
regexp_replace (concat_ws("|",sort_array (collect_set (concat
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2023-09-20 06:36:24
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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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举例子：hive> select * from zz0; 111111 222222 888888 hive> select * from zz1; 111111 333333 444444 888888 hive> select * from zz0 join zz1 on zz0.uid = zz1.uid; 111111 111111 888888 888888 hive> select * from zz0 left outer join zz1 on zz0.uid = zz1.uid; 111111 111111 222222 NULL 888888 888
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2021-08-05 15:46:49
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Hive中，左关联有left join和left semi join两种方式，两种方式存在很大的差别。 简单总结来说： left join就是我们平时所用的left join。 而当A表left semi join关联B表时，结果表只能有A表的列，且B表只能在on中设置过滤条件，并且当B表有重复数据时，A表只会关联B对应值一次。某种意义上来说left semi join与in的功能非常相似。 当主
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2023-07-04 16:25:49
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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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深入join的过程虽然我们在Spark篇的SparkSQL入门中也提到了一些join的东西，但是还是不够详细。这里我们将在Hive中执行join操作，看看在执行计划中究竟是怎么样的。 现在我们有这么一个SQL语句，里面是对两个表进行join：select
a.empno,a.ename,a.deptno,b.dname
from
emp a join dept b
on a.dept
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2023-09-09 17:03:16
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