ON子句指定了JOIN条件,即orders表的customer_id字段与customers表的customer_id字段相等。 步骤3:获取LEFT JOIN结果 最后,我们可以获取LEFT JOIN的结果,该结果包含所有订单信息以及匹配的客户信息。 -- 获取LEFT JOIN结果+---+---+---+---+---+|order_id|order_date|total_amount|customer_name|email|+---...
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原理:在后台重新创建两张分桶表,同一个桶和对应桶进行join。在分桶的时候,已经对join的key进行了排序,两个表对应的桶内的数据可以直接进行jion。分桶其实就是把大表化成了“小表”,然后 Map-Side Join 解决之,这是典型的分而治之的思想。 这种join需要是通过设置响应参数来实现: sethive.auto.convert.sortme...
--使用方式一:--使用/*+ MAPJOIN(tbl)*/tbl为表名SELECT/*+ MAPJOIN(my_order)*/u.name,o.orderidFROMmy_user uLEFTOUTERJOINmy_order oONu.uid=o.uid;--方式二:设置hive.auto.convert.join=true,这样hive会自动判断当前的join操作是否合适做map join,主要是找join的两个表中有没有小表。 3.2 Bucke...
左外连接(left outer join 或者简写成 left join):返回左表中的所有行以及与右表匹配的行。如果右表中没有匹配的行,则对应的结果列将包含NULL值。 示例: SELECT*FROMtable1LEFTJOINtable2ONtable1.id=table2.id; 右外连接(right outer join 或者简写成 right join):返回右表中的所有行以及与左表匹配的行...
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)...
hive中join原理与机制 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。 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. ...
在HiveSQL中,JOIN操作的原理是通过将多个表的数据连接起来,形成一个新的综合表。 JOIN的步骤如下: 1. 首先,Hive需要将要JOIN的表从HDFS(Hadoop分布式文件系统)中读取到内存中,也可以利用MapReduce作业实现。 2. 然后,Hive会将这些表按照JOIN键分组,相同键的行会被分到同一个组中。 3. 接下来,Hive会检查这些...
2.2、LEFT OUTER JOIN 左外连接 JOIN 操作符左边表中符合 where 条件的所有记录都会被保留,JOIN 操作符右边表中如果没有符合 on 后面连接条件的记录,则从右边表中选出的列为NULL,如果没有 where 条件,则左边表中的记录都被保留。 标准查询关键字执行顺序为from->on->where->group by->having->order by,on...