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
转载
2023-09-01 15:15:39
78阅读
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
转载
2023-07-30 17:18:56
346阅读
join的原理hive 执行引擎会将Hql的代码翻译为一个一个的map-「shuffle」-reduce 操作，所以实际上join操作都是基于一个或者多个的mr操作。对于连续的多表join来说，如果多张表join时使用同一列「字段」作为关联了解，那么这些join则会被翻译成一个reduce任务，否则将会被翻译为多个redude任务。eg1「会被翻译成一个reduce」：-- 由于使用的join k
Hive 已是目前业界最为通用、廉价的构建大数据时代数据仓库的解决方案了，虽然也有 Impala 等后起之秀，但目前从功能、稳定性等方面来说，Hive 的地位尚不可撼动。其实这篇博文主要是想聊聊 SMB join 的，Join 是整个 MR/Hive 最为核心的部分之一，是每个 Hadoop/Hive/DW RD 必须掌握的部分，之前也有几篇文章聊到过 MR/Hive 中的 join，其实底层都是
转载
2023-07-12 09:55:06
431阅读
1.等值join：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==eg. 根据学生和成绩表，查询学生姓名对应的成绩select * from stu left join score on stu.id = score.s_id;2.内连接(inner join)：只有进行连接的两个表都存在与连接条件相匹配的数据才会被保留下来eg. select * from t
转载
2023-09-04 16:02:44
65阅读
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
转载
2023-09-04 16:03:46
63阅读
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
转载
2023-08-10 22:20:31
101阅读
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
转载
2023-10-05 23:35:25
81阅读
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。
转载
2023-07-17 23:01:18
129阅读
1、left join 和 left semi join 的区别与联系当主表与关联表的关联列都存在重复数据时，由于产生笛卡尔积，使用left join是低效的。此时使用left semi join或者in时，往往能快速的查询出结果。但是当需要查询右表的列时就只能使用left join了。联系：他们都是 hive join 方式的一种，join on 属于 common join（shuffle j
转载
2023-07-20 21:55:07
208阅读
一、试验表和数据1.1、建表create table `user`( -- 用户表，分区表
department_id int,
age int,
sex string,
name string
)
PARTITIONED BY (`date` string)
row format delimited
fields terminated by ','
STORED AS TEXTFILE;
hive(0.9.0)：1.支持equality joins, outer joins, and left semi joins2.只支持等值条件3.支持多表join原理hive执行引擎会将HQL“翻译”成为map-reduce任务，如果多张表使用同一列做join则将被翻译成一个reduce，否则将被翻译成多个map-reduce任务。eg：SELECT a.val, b.val, c.val F
原创
2023-04-21 07:09:56
141阅读
# 实现"Hive join"的步骤和代码解析
## 1. 简介
在Hive中，"join"是一种非常常见的操作，用于将两个或多个表按照某个条件连接在一起。本文将介绍如何在Hive中完成"join"操作，并提供详细的步骤和相应的代码解析。
## 2. 整体流程
下面是实现"Hive join"的整体流程图：
```mermaid
journey
title 实现"Hive joi
原创
2023-09-06 06:16:47
83阅读
# Hive Join on if: Explained with Code Examples
## Introduction
In Hive, the `JOIN` clause is used to combine rows from two or more tables based on a related column between them. The `ON` keyword is
原创
2023-09-29 12:13:42
20阅读
hive处理表关联时由于数据量以及数据倾斜等问题会导致计算性能差甚至任务失败，下面记录一下hive的几种关联方式。1.common join普通连接，在SQL中不特殊指定连接方式使用的都是这种普通连接。缺点：性能较差优点：操作简单，普适性强2.map joinmap端连接，与普通连接的区别是这个连接中不会有reduce阶段存在，连接在map端完成适用场景：大表与小表连接，小表数据量应该能够完全加载
转载
2023-07-06 21:56:57
114阅读
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yahoo 的ha
转载
2023-07-14 11:57:53
87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
转载
2023-07-14 11:05:58
658阅读
本文假定读者对执行计划，普通 join 执行，Map join，Bucket Map join，SMB((Sort Merge Bucket) join， Skew Join 的执行过程比较熟悉。背景知识Hive 执行计划解释示例Hive Bucket Table 的功能和使用方法详解Hive 使用 List Bucketing 表解决数据倾斜问题1. 基于规则的优化基于规则的优化（Rule Ba
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
转载
2023-08-13 23:53:27
234阅读
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
转载
2023-07-20 21:59:27
50阅读
