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
开启MapJoin的配置(hive.auto.convert.join和hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size),还有限制对桶表进行load操作(hive.strict.checks.bucketing)可以直接设置在hive的配置项中,无需在sql中声明。 自动尝试SMB联接(hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge)也可以在设置中进行提前配置。 join的条数范围 假如a...
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...
Hive SQL代表的是以传统基于Mapreduce为核心的SQL语言。 2 Spark SQL Spark SQL则是基于内存计算Spark框架。Spark SQL抛弃原有Shark的代码,汲取了Shark的一些优点,如内存列存储(In-Memory Columnar Storage)、Hive兼容性等,重新开发了Spark SQL代码。由于摆脱了对Hive的依赖性,SparkSQL无论在数据兼容、性能优化、组件...
INNER JOIN对左右表执行笛卡尔乘积,然后输出满足ON表达式的行。 情况1:过滤条件在子查询,即分别提前过滤要关联的两个表格数据,然后在根据ON条件进行关联。 注意:这种方式是规范的方式,在实际的开发过程中,我们尽量都按这种方式开发,避免多表多条件关联时导致代码比较混乱。
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。
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....
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 注意:表之间用逗号(,)连接和 ...
key is null; # 取右表独有数据 select from a right join b on a.key=b.key where a.key is null; # 取左右两表独有数据 select from a full join b on a.key=b.key where a.key is null or b.key is null; # 笛卡尔积(尽量避免) select from a join b; 2.5 排序查询 # order...
新建Hive SQL类型作业。 在页面左侧,在需要操作的文件夹上单击右键,选择新建作业。 在新建作业对话框中,输入作业名称和作业描述,从作业类型下拉列表中选择Hive SQL作业类型。 表示创建的作业是一个Hive SQL作业。这种类型的作业,实际是通过以下方式提交Hive SQL作业运行。 hive -e {SQL CONTENT} 其中SQL_CONTENT为...