经过一层一层的查找,发现是由于子表(tmall_data_fdi_dim_main_auc)中存在重复的数据,当使用JOIN ON的时候,A,B表会关联出两条记录,应为ON上的条件符合; 而是用LEFT SEMI JOIN 当A表中的记录,在B表上产生符合条件之后就返回,不会再继续查找B表记录了,所以如果B表有重复,也不会产生重复的多条记录。 大多...
1、left semi join 的限制是, JOIN 子句中右边的表只能在 ON 子句中设置过滤条件,在 WHERE 子句、SELECT 子句或其他地方过滤都不行。 2、left semi join 是只传递表的 join key 给 map 阶段,因此left semi join 中最后 select 的结果只许出现左表。 3、因为 left semi join 是 in(keySet) 的关系,遇到右...
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...
Hive提供一个参数hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000 (即默认25M) , 判断是否符合小表, 来作为开启/关闭MapJoin的阈值. 满足条件的话, Hive v0.7后的版本可以通过设定参数, 自动转化为MapJoin. hive>set hive.auto.convert.join=true; 而Hive v0.7之前版本的, 需要使用hint提示/*+ mapjoin(table) */...
hive.optimize.bucketmapjoin= true 1. 来执行该优化策略。 原理:通过两个表分桶在执行连接时会将小表的每个分桶映射成hash表,每个task节点都需要这个小表的所有hash表,但是在执行时只需要加载该task所持有大表分桶对应的小表部分的hash表就可以,所以对内存的要求是能够加载小表中最大的hash块即可。
本文介绍Hive中的一些值得留意的SQL,如mapjoin、left semi join、不同的排序等,了解这些SQL的原理和使用,在适合的场景中使用能大大提高查询效率。 1. 连接 Hive支持的连接操作是等值连接,非等值连接由于难以转化为MapReduce任务暂时不被Hive支持。 对于连续的连接操作,Hive中有几点特性—— ...
HiveRelMdRowCount实现对Join、SemiJoin、Sort操作符进行逻辑覆盖重写,使这些Operator返回结果计算的更精确了,如Join的实现,计算Join的关系表达式对Join两侧记录数及记录是否重复进行分析返回PKFKRelationInfo对象,此对象主要功能确定Join两侧哪一侧PK side和哪一侧为FK side,选择率和选择率缩放因子,两侧各自记录数和非重复...
LEFT SEMI JOIN (左半连接)是 IN/EXISTS子查询的一种更高效的实现。以LEFT SEMI JOIN关键字前面的表为主表,返回主表的KEY也在副表中的记录。但需注意: JOIN 子句中右边的表只能在 ON 子句中设置过滤条件; 查询结果只包含左边表的数据,所以只能 SELECT 左表中的列。
在hive sql开发的过程中,对于当前数据在另一个数据集合中,是否存在的判断有三种方式,一种是in ,一种是exists,另一种可以是left semi join,但是由于hive不支持in|not in子查询,所以如果是单纯判断一个值是否在一个集合里面存在的时候,可以用in,但是判断一个集合在另一个集合存在的时候,还是推荐使用exists和left ...