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...
hive一个sql多个作业 一个表sql语句一对多,一、一对多以班级Classes和学生Student为例: 回忆sql语句://内链接,两种方式效果一样,查询的是两边都有的数据SELECTc.*,s.*FROMclassesc,studentsWHEREs.cid=c.cid;SELECTc.cname,s.snameFROMclassescINNERJOINstudentsONs.
HIVE LEFT JOIN的坑 最近在做一个数据关联处理分析需求,涉及left表right表LEFT JOIN,发现LEFT JOIN后的结果条数比left表的记录多不少。 于是查看结果明细发现最终的结果,不少都是重复的。 最终确定是left 表和right表是一对多的关系,或者说right表有重复的记录也是一样的效果。 于在本地mysql中创建了两个测试表l...
在SQL中，可以使用INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN等语句来进行多表查询。INNER JOIN是内连接查询，查询的是两张表交集的部分。LEFT JOIN是左连接查询，查询左表所有数据和两张表交集部分数据。RIGHT JOIN是右连接查询，查询右表所有数据和两张表交集部分数据。在进行多表查询时，还可以使用UNION和UNION ALL语句...
split分割特殊字符需要转义 字段a满足条件统计字段b 表格连接left join并不会维持左表完全不变 Left join 并不会保留左表完全不变,一对多的会重复保留下来...
解决方法。让关联的A表不对重复ID关联即最终取数据的SQL如下: select b.* from (select a.id from A a group by a.id) c left join b on c.id=b.id and b.id is not null 这样取出来的数据就以B表数据为准了。同理如果想保留A表数据那就是对B的ID去重。
Hive既然是一个客户端工具,所以并不需要启动什么服务。说白了解压就能用。操作方式通过写类似Mysql的SQL语句对HDFS操作,提交SQL后,Hive会把SQL解析成MapReduce程序去执行,分布式多台机器并行的执行。当数据存入到HDFS后,大部分统计工作都可以通过写Hive SQL的方式来完成,大大提高了工作效率。
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的SQL查询功能, Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 HQL,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。 Hive可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发...
2.9 Having子句 三.Hive的join 3.1 内连接 --求交集 3.2 左连接 --求A的全部 3.3 左连接 --实现A-B的差集 3.4 全连接 -- A union B 求合集 3.5 全连接实现-去交集 3.6 右连接实现-B-A 求差集 3.7 右连接 --求B的全部 3.8 left semi join 四.排序子句 五.抽样(TABLESAMPLE) 参考: ...
hiveContext.sql("SELECT COUNT(*) FROM stage_data.temp_table WHERE LENGTH(TRIM(user_profile_id)) = 0 ").show() 去除user_profile_id两边的空格之后,计算长度。若长度为0,则表明该字段为空。后记:left join之后,发现左表的记录数多出来了,一般是由于左表partition之后,NULL行也被当做单独一行,导致左表...