hive left join 多张表 文心快码BaiduComate 在Hive中执行LEFT JOIN操作连接多张表时,你需要明确每张表之间的连接条件,并正确编写Hive SQL语句。以下是一个示例,展示如何在Hive中使用LEFT JOIN连接多张表: 1. 理解Hive中的LEFT JOIN操作 在Hive中,LEFT JOIN(或称为LEFT OUTER JOIN)会返回左表(LEFT JOIN左边的...
同样,如果这是一个RIGHT OUTER JOIN(而不是LEFT),我们最终会得到一个更奇怪的效果:NULL,NULL,NULL,c.val,因为即使我们指定了a.key = c.key作为连接键,我们删除了与第一个JOIN不匹配的所有行。 为了达到更直观的效果,我们应该改为 FROM c LEFT OUTER JOIN a ON (c.key = a.key) LEFT OUTER JOIN b O...
hive转换多表join时,如果每个表在join字句中,使用的都是同一个列,只会转换为一个单独的map/reduce。 hive> SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key1); 1. 被转换为两个map/reduce任务,因为b的key1列在第一个join条件使用,而b表的key2...
关联表的数量非常多，所以用 Hash Join 算法，直接扫描全表效率会更高。
left join smalltable s on s.id=b.id; 我们可见时间是差不多的,正好验证了上面的结论。 二. 大表Join大表 2.1 空KEY过滤 有时join超时是因为某些key对应的数据太多,而相同key对应的数据都会发送到相同的reducer上,从而导致内存不够。此时我们应该仔细分析这些异常的key,很多情况下,这些key对应的数据是...
上述对于LEFT JOIN的理解是没有任何问题的,但是里面有一个误区:谓词下推。具体看下面的实例: 假设有如下的三张表: --建表create table t1(id int, value int) partitioned by (ds string);create table t2(id int, value int) partitioned by (ds string);create table t3(c1 int, c2 int, c3 int)...
上述对于LEFT JOIN的理解是没有任何问题的,但是里面有一个误区:谓词下推。具体看下面的实例: 假设有如下的三张表: 复制 --建表createtablet1(idint,valueint)partitionedby(ds string);createtablet2(idint,valueint)partitionedby(ds string);createtablet3(c1int,c2int,c3int);--数据装载,t1表insertoverwrit...
做left join(right join)的时候,只用on连接,就是左边全部展示,右边有关联数据就显示,没有就显示null;用on和and连接,也是左边全部显示,右边符合and条件的显示,否则显示为null;用on和where连接,达到了过滤的效果,只显示符合where条件的数据。 做left join(right join)的时候,使用on后恒为真,就会将两表进行笛卡尔积...
left join 只会将 【右表on子句】 和 【左表where子句】 中的过滤条件谓词下推，相反则不会谓词...
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...