hive2版本已经支持不等值连接,就是join on条件后面可以使用大于小于符号;并且也支持 join on 条件后跟or(早前版本 on 后只支持 = 和 and,不支持 > < 和 or) 如hive执行引擎使用MapReduce,一个join就会启动一个job,一条sql语句中如有多个join,则会启动多个job 注意:表之间用逗号(,)连接和 inner join 是一...
(2) master收到canal发送的dump请求,开始推送binlog给canal (3) canal解析binlog并发送到存储目的地,例如MySQL、Kafka、Elasticsearch (1) canal伪装成为MySQL slave模拟交互协议向master发送dump协议 (2) master收到canal发送的dump请求,开始推送binlog给canal (3) canal解析binlog并发送到存储目的地,例如MySQL、Kafk...
LEFT JOIN对左右表执行笛卡尔乘积,输出满足ON表达式的行。对于左表中不满足ON表达式的行,输出左表,右表输出NULL。 注意:输出满足ON表达式的行,输出满足ON表达式的行,输出满足ON表达式的行,只是ON条件,不是WHERE条件,此处最容易出问题 示例说明 情况1:过滤条件在子查询 此方式是规范的写法,建议使用此种方式 代码语言...
Spark SQL 提供的接口为 Spark 提供了有关数据结构和正在执行的计算的更多信息。在内部,Spark SQL 使用这些额外信息来执行额外优化。Spark SQL 可以直接从多个来源(文件、HDFS、JSON/Parquet 文件、现有 RDD、Hive 等)读取。它确保现有 Hive 查询的快速执行。 下图描述了 Spark SQL 与 Hadoop 相比的性能。Spark SQ...
总结:Hive SQL 中 LEFT JOIN 单独针对左表的过滤条件必须放在WHERE上,放在ON上的效果是不可预期的,单独针对右表的查询条件放在ON上是先过滤右表,再和左表联表,放在WHERE条件上则是先联表再过滤,语义上存在差别。 补充:对于MYSQL中的LEFT JOIN和Hive中表现相似,更深层次分析可以看看 https://developer.aliyun....
1.3.1 sql语句 1.3.2 查询结果 1.3.3 执行计划 三 总结 1.不考虑where条件下,left join 会把左表所有数据查询出来,on及其后面的条件仅仅会影响右表的数据(符合就显示,不符合全部为null) 2.在匹配阶段,where子句的条件都不会被使用,仅在匹配阶段完成以后,where子句条件才会被使用,它将从匹配阶段产生的数据中...
Sql4 可以看出 1)我们的sql1中a表子查询一定先过滤,b表条件写在on中满足谓词下推,都进行各自的条件的过滤后,再进行了join,所以在count(disitnct t1.rold_id),count(distinct t2.role_id) 的时候,我们清晰的看到是分别count各自的过滤条件进行的数据。
通过Explain 语句或者 SQL 运行结束日志看数据读入包含了哪些分区 根据经验看到 Join 条件中分区裁剪条件如果在 on 子句中则生效,如果放在 where 条件中,主表的分区裁剪会生效,从表则不表。(所谓从表,即LEFT OUTER JOIN中的右表,或者RIGHT OUTER JOIN中的左表) ...
注:1. hive2版本已经支持不等值连接,就是 join on条件后面可以使用大于小于符号了;并且也支持 join on 条件后跟or (早前版本 on 后只支持 = 和 and,不支持 > < 和 or) 2.如hive执行引擎使用MapReduce,一个join就会启动一个job,一条sql语句中如有多个join,则会启动多个job ...
Sql4 可以看出 1)我们的sql1中a表子查询一定先过滤,b表条件写在on中满足谓词下推,都进行各自的条件的过滤后,再进行了join,所以在count(disitnct t1.rold_id),count(distinct t2.role_id) 的时候,我们清晰的看到是分别count各自的过滤条件进行的数据。