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hivE mApjoin 多表

hive支持’left join’写; hiveleft outer join:右边行左边表应,每行都映射输;右边没行与左边行应,输左边行,右边表字段NULL; hiveleft semi join:相于SQLin语句 两测试数据表建表语句...

1: 有一个极小的表

1、join连接时的优化:当三个或多个以上的表进行join操作时,如果每个on使用相同的字段连接时只会产生一个mapreduce。2、join连接时的优化:当多个表进行查询时,从左到右表的大小顺序应该是从小到大。原因:hive在对每行记录操作时会把其他表先...

Hive中的Join可概括为Map端join和Reduce端join,两种join的原理不同,使用MapReduce处理的方式也不同,需要了解其中的原理之后,就可以将其自己翻译成MapReduce程序。可以搜索"lxw的大数据田地",里面有对Hive中join类型和原理的详细描述。

hive join之后 where

建议采取td注入内存方式,即把小表在map阶段进行join. select /*+ MAPJOIN(td) */ 你可以试试效率的改变 还有建议将d92.fqqid is null的条件放到前面,做成子表的方式,也可以减少join的笛卡尔乘积量。

建议采取td注入内存方式,即把小表在map阶段进行join. select /*+ MAPJOIN(td) */ 你可以试试效率的改变 还有建议将d92.fqqid is null的条件放到前面,做成子表的方式,也可以减少join的笛卡尔乘积量。

hive不支持’left join’的写法; hive的left outer join:如果右边有多行和左边表对应,就每一行都映射输出;如果右边没有行与左边行对应,就输出左边行,右边表字段为NULL; hive的left semi join:相当于SQL的in语句 以下为两个测试数据表建表语句...

我的做法是toJSON().map(eval)转成dict, 之后map 形成(key集, 记录dict) 的形式, 再a.join(b).(lambda _: dict(_[1][0], **_[1][1]))合并两个字典。

创建表: Hive> CREATE TABLE pokes (foo INT, bar STRING); Creates a table called pokes with two columns, the first being an integer and the other a string 创建一个新表,结构与其他一样 hive> create table new_table like records; ...

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