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(转)Hive中JOIN的用法以及一些注意事项总结。

时间:2022-11-11 16:14:14浏览次数:35  
标签:join val Hive key 注意事项 OUTER JOIN table

原文:https://www.dandelioncloud.cn/article/details/1529381803362369537

Hive表连接的语法支持如下:收藏代码

  1. join_table:
  2. table_reference JOIN table_factor [join_condition]
  3. | table_reference { LEFT|RIGHT|FULL} [OUTER] JOIN table_reference join_condition
  4. | table_reference LEFT SEMI JOIN table_reference join_condition
  5. | table_reference CROSS JOIN table_reference [join_condition] (as of Hive 0.10)
  6. table_reference:
  7. table_factor
  8. | join_table
  9. table_factor:
  10. tbl_name [alias]
  11. | table_subquery alias
  12. | ( table_references )
  13. join_condition:
  14. ON equality_expression ( AND equality_expression )*
  15. equality_expression:
  16. expression = expression

    hive只支持等连接,外连接,左半连接。hive不支持非相等的join条件(可以通过其他方式实现),因为它很难在map/reduce job实现这样的条件。而且,hive可以join两个以上的表。

例子

写join查询时,有几个典型的点要考虑,如下:

等链接

只有等链接是允许的:

  1. SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id = b.id AND a.department = b.department)

这个非等值链接是不合法的:

  1. SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id < b.id)

但是可以用如下方式实现:

  1. SELECT a.* FROM a JOIN b ON (true) WHERE a.id < b.id

多表连接

同个查询,可以join两个以上的表:

  1. SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key2)

需要注意的是,多个表join时,最好按照表由小到大的顺序join。虽然实际原因要考虑数据倾斜等问题,此处不展开叙述。

join的缓存和任务转换

hive转换多表join时,如果每个表在join字句中,使用的都是同一个列,只会转换为一个单独的map/reduce。

例如:

这个会转换为单独的map/reduce任务,只有b表的key1列在join被调用。

  1. SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key1)

而这个链接:

  1. SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key2)

被转换为两个map/reduce任务,因为b的key1列在第一个join条件使用,而b表的key2列在第二个join条件使用。第一个map/reduce任务join a和b。第二个任务是第一个任务的结果join c

join的结果
LEFT,RIGHT,FULL OUTER连接存在是为了提供ON语句在没有匹配时的更多控制。例如,这个查询:
SELECT a.val, b.val FROM a LEFT OUTER JOIN b ON (a.key=b.key)
由于链接的字段是key,不存在一对多,所以将会返回a的每一行。如果b.key等于a.key,输出将是a.val,b.val,如果a没有和b.key匹配,输出的行将是 a.val,NULL。如果b的行没有和a.key匹配上,将被抛弃。语法”FROM a LEFT OUTER JOIN b”必须写在一行,为了理解它如何工作——这个查询,a是b的左边,a的所有行会被保持;RIGHT OUTER JOIN将保持b的所有行, FULL OUTER JOIN将会保存a和b的所有行。OUTER JOIN语义应该符合标准的SQL规范。

join的过滤

Joins发生在where字句前,所以,如果要限制join的输出,需要写在where字句,否则写在JOIN字句。现在讨论的一个混乱的大点,就是分区表

Sql代码 收藏代码

  1. SELECT a.val, b.val FROM a LEFT OUTER JOIN b ON (a.key=b.key)
  2. WHERE a.ds=’2000-01-01’ AND b.ds=’2000-01-01’

将会连接a和b,产生a.val和b.val的列表。WHERE字句,也可以引用join的输出列,然后过滤他们。

但是,无论何时JOIN的行找到a的key,但是找不到b的key时,b的所有列会置成NULL,包括ds列。这就是说,将过滤join输出的所有行,包括没有合法的b.key的行。然后你会在LEFT OUTER的要求扑空。

也就是说,如果你在WHERE字句引用b的任何列,LEFT OUTER的部分join结果是不相关的。所以,当外连接时,使用这个语句

Sql代码 收藏代码

  1. SELECT a.val, b.val FROM a LEFT OUTER JOIN b ON (a.key=b.key AND b.ds=’2000-01-01’ AND a.ds=’2000-01-01’

join的输出会预先过滤,然后你不用对有a.key而没有b.key的行做过滤。RIGHT和FULL join也是一样的逻辑

标签:join,val,Hive,key,注意事项,OUTER,JOIN,table
From: https://www.cnblogs.com/liujiacai/p/16880791.html

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