猿创征文|【Hive】各种join连接用法

目录

联邦学习

一、简介

Charles配置

二、创建数据

Behavior

1、数据概览

DHCP

2、创建hive表并插入数据

windows

三、join连接测试

完整版用户管理系统

1、join(inner join)

FSMC

2、left join(left outer join)

npm报错

3、right join(right outer join)

没有方法签名

4、full join(full outer join)

数据仓库

5、left semi join

promise

6、map side join

腾讯

四、join 和 left semi join 的区别

ci


以太坊

一、简介

代理模式

        hive join 主要包括join(内连接)、left join(左连接)、right join(右连接)、full join(全连接)、left semi join(左半连接)、map side join(map端连接)六种用法,其中inner join 和 join等价,left outer join 和 left join等价,right outer join 和 right join 等价,full outer join 和 full join等价。 正确选择合适的join 类型在开发过程中可以提升效率。

硬件开发

二、创建数据

1、数据概览

解包boot

2、创建hive表并插入数据

create table people(name string,age int) row format delimited fields terminated by ',';
insert into people(name,age) values('Lucy',29);
insert into people(name,age) values('Tom',26);
insert into people(name,age) values('Lina',22);
insert into people(name,age) values('Lili',18);
insert into people(name,age) values('Jack',26);
insert into people(name,age) values('Lihua',23);

create table info(name string,address string) row format delimited fields terminated by ',';
insert into info(name,address) values('Lucy','郑州');
insert into info(name,address) values('Lili','北京');
insert into info(name,address) values('Jack','上海');
insert into info(name,address) values('Alice','南京');
insert into info(name,address) values('Clarke','广州');
insert into info(name,address) values('Lonnie','三亚');

三、join连接测试

1、join(inner join)

这里join 和 inner join等价;

科技

select t1.name,t1.age,t2.address from people t1 join info t2 on t1.name=t2.name;

Lucy	29	郑州
Lili	18	北京
Jack	26	上海
select t1.name,t1.age,t2.address from people t1 inner join info t2 on t1.name=t2.name;

Lucy	29	郑州
Lili	18	北京
Jack	26	上海

2、left join(left outer join)

这里left join 和 left outer join 等价;

艺术微信小程序源码

select t1.name,t1.age,t2.address from people t1 left join info t2 on t1.name=t2.name;

Lucy	29	郑州
Lili	18	北京
Jack	26	上海
Tom	    26	NULL
Lihua	23	NULL
Lina	22	NULL
select t1.name,t1.age,t2.address from people t1 left outer join info t2 on t1.name=t2.name;

Lucy	29	郑州
Lili	18	北京
Jack	26	上海
Tom	    26	NULL
Lihua	23	NULL
Lina	22	NULL

3、right join(right outer join)

这里right join 和 right outer join 等价;

原理计划

select t1.name,t1.age,t2.address from people t1 right join info t2 on t1.name=t2.name;

Lucy	29	    郑州
NULL	NULL	南京
NULL	NULL	广州
Lili	18	    北京
NULL	NULL	三亚
Jack	26	    上海
select t1.name,t1.age,t2.address from people t1 right outer join info t2 on t1.name=t2.name;

Lucy	29	    郑州
NULL	NULL	南京
NULL	NULL	广州
Lili	18	    北京
NULL	NULL	三亚
Jack	26	    上海

4、full join(full outer join)

这里full join 和 full outer join 等价;

7系列

select t1.name,t1.age,t2.name,t2.address from people t1 full join info t2 on t1.name=t2.name;

NULL	NULL	Alice	南京
NULL	NULL	Clarke	广州
Jack	26	    Jack	上海
Lihua	23	    NULL	NULL
Lili	18	    Lili	北京
Lina	22	    NULL	NULL
NULL	NULL	Lonnie	三亚
Lucy	29	    Lucy	郑州
Tom	    26	    NULL	NULL
select t1.name,t1.age,t2.name,t2.address from people t1 full outer join info t2 on t1.name=t2.name;

NULL	NULL	Alice	南京
NULL	NULL	Clarke	广州
Jack	26	    Jack	上海
Lihua	23	    NULL	NULL
Lili	18	    Lili	北京
Lina	22	    NULL	NULL
NULL	NULL	Lonnie	三亚
Lucy	29	    Lucy	郑州
Tom	    26	    NULL	NULL

5、left semi join

  • left semi join是一个限制语句,join 右边表的字段不能出现在select或者where中。
  • left semi join是IN/EXISTS子查询的一种更高效的实现。
  • left semi join是in(keySet)的关系,遇到右表重复记录,左表会跳过,而 join 则会一直遍历。这就导致右表有重复值得情况下left semi join只产生一条,join会产生多条,所以left semi join的性能更高。 
等价语句:
select t1.name,t1.age from people t1 left semi join info t2 on t1.name=t2.name;
<==>
select t1.name,t1.age from people t1 where t1.name in(select t2.name from info t2);
<==>
select t1.name,t1.age from people t1 where exists(select t2.name from info t2 where t1.name=t2.name);

Lucy	29
Lili	18
Jack	26
错误示范【select后面出现join右边表的字段】:
hive> select t1.name,t1.age,t2.name,t2.address from people t1 
left semi join info t2 on t1.name=t2.name;
FAILED: SemanticException [Error 10004]: Line 1:22 Invalid table alias or 
column reference 't2': (possible column names are: name, age)

6、map side join

  • map side join使用场景是一个大表和一个小表的连接操作,其中,“小表”是指文件足够小,可以加载到内存中。该算法可以将join算子执行在Map端,无需经历shuffle和reduce等阶段,因此效率非常高。
  • map side join 需要hive更改配置文件,hive2.11版本默认是开着的:
hive> set hive.auto.convert.join;
hive.auto.convert.join=true
hive> set hive.mapjoin.smalltable.filesize;
hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000

四、join 和 left semi join 的区别

PLL

注意: left semi join是in(keySet)的关系,遇到右表重复记录,左表会跳过,而 join 则会一直遍历。这就导致右表有重复值得情况下left semi join只产生一条,join会产生多条,所以left semi join的性能更高。

PHP

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