描述1:表A存在主键为1的数据行,表B也存在主键为1的数据行,表A left join 表B,取主键为1的数据行时,表B数据缺失。 描述2: 基于描述1,count(表B字段)数据时,计数行数不准确(主要表现为缺数据) 针对结果的发生,本文从以下方面分析原因及提供解决方案: 右表没有匹配的数据 关联键数据类型不匹配 受count列nu...
使用mapjoin:Mapjoin 是一种优化 join 操作的方法,它将一个表的所有数据加载到内存中,然后与另一个表进行 join。这样可以显著减少 join 操作的计算时间,从而降低数据丢失的风险。要使用 mapjoin,可以在查询中使用 /*+ MAPJOIN(table1) */ 提示。 使用broadcast join:Broadcast join 是另一种优化 join 操作的...
SET hive.execution.engine=mr; SET mapred.reduce.tasks=2; SET hive.auto.convert.join=false; SELECT * from (SELECT id from join_test_1) as tbl1 LEFT JOIN (SELECT id from join_test_2) as tbl2 on tbl1.id = tbl2.id; 查询关联结果,令人惊讶的事情再一次发生: Ended Job = job_local1...
# 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:```mermaidgraph LRA(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 数据 hive 创建表 hive j...
018.hive-hive两个表leftjoin,由于关联字段类型不同导致的数据错误(bigint、string) selectb1.member_id b1,b2.member_id b2fromtmp1_ads_cstm_member_balance b1leftjointmp2_ads_cstm_member_balance b2onb1.member_id=b2.member_idwhereb1.member_id='1257829907772824682'1257829907772824682125782990777282468212578...
join 是 SQL查询中很常见的一种操作,具体来讲有join,left join, right join,full join等很多形式。具体的原理如下图所示。但其中最常见的还是使用left join 。 本文代码在mysql和hive中均测试通过,代码本身难度和长度都不大,我准备了测试数据的mysql和hive代码,如果觉得有必要,你可以在后台回复“left”获取,方便...
前言: 这几天遇到一个很诡异的问题,一个三级left outer join的句子,在hive0.9和0.14上的执行结果会不一样。 而且在0.14上通过转换右表连接的顺序可以达到正确输出的目的,但是其中是为什么却不得而知,情况非常 诡异,猜...
对比两个集群的具体表数据的异同, 发现 left join 的小表数据不一致, 在成功运行的 A 集群下, left join 的小表 hdfs 数据目录下是有数据的, 但是执行失败的 B 集群下, 该表 hdfs 数据目录下完全为空. 在调整两者数据一致后, 任务正常跑过.
主要包括两种比较常见的LEFT JOIN方式,一种是正常的LEFT JOIN,也就是只包含ON条件,这种情况没有过滤操作,即左表的数据会全部返回。另一种方式是有谓词下推,即关联的时候使用了WHERE条件,这个时候会会对数据进行过滤。所以在写SQL的时候,尤其需要注意这些细节问题,以免出现意想不到的错误结果。