hive的join操做

hive的join操做

 Join的语法规则： www.2cto.com   join_table:     table_reference JOIN table_factor [join_condition]   | table_reference {LEFT|RIGHT|FULL} [OUTER]     JOIN table_reference join_condition   | table_reference LEFT SEMI JOIN       table_reference join_condition  table_reference:     table_factor   | join_table  table_factor:     tbl_name [alias]   | table_subquery alias   | ( table_references )  join_condition:     ON equality_expression ( AND equality_expression )*  equality_expression:     expression = expression Hive 只支持等值链接（equality joins）、外链接（outer joins）和（left semi joins）。   www.2cto.com  Hive 不支持全部非等值的链接，由于非等值链接很是难转化到 map/reduce 任务。另外，Hive 支持多于 2 个表的链接。  join left/right outer join:必定输出左边/右边的每一行对应结果（其实均可以转换为作链接） left semi join 用于实现a.key in select key from table b（即in/exist功能） 1. 只支持等值join，例如：    SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id = b.id)   SELECT a.* FROM a JOIN b     ON (a.id = b.id AND a.department = b.department) 是正确的，然而:   SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id  b.id) 是错误的。   www.2cto.com   2. 能够 join 多于 2 个表，例如    SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b     ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key2) 若是join中多个表的 join key 是同一个，则 join 会被转化为单个 map/reduce 任务，例如：   SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b     ON (a.key = b.key1) JOIN c     ON (c.key = b.key1) 被转化为单个 map/reduce 任务，由于 join 中只使用了 b.key1 做为 join key。  SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1)   JOIN c ON (c.key = b.key2) 而这一 join 被转化为 2 个 map/reduce 任务。由于 b.key1 用于第一次 join 条件，而 b.key2 用于第二次 join。  join 时，每次 map/reduce 任务的逻辑是这样的：reducer 会缓存 join 序列中除了最后一个表的全部表的记录，再经过最后一个表将结果序列化到文件系统。 这一实现有助于在 reduce 端减小内存的使用量。实践中，应该把最大的那个表写在最后（不然会由于缓存浪费大量内存）。例如：  SELECT a.val, b.val, c.val FROM a     JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key1)  全部表都使用同一个 join key（使用 1 次 map/reduce 任务计算）。Reduce 端会缓存 a 表和 b 表的记录，而后每次取得一个 c 表的记录就计算一次 join 结果，相似的还有：    SELECT a.val, b.val, c.val FROM a     JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key2)  这里用了 2 次 map/reduce 任务。第一次缓存 a 表，用 b 表序列化；第二次缓存第一次 map/reduce 任务的结果，而后用 c 表序列化。  LEFT，RIGHT 和 FULL OUTER 关键字用于处理 join 中空记录的状况，例如：    SELECT a.val, b.val FROM a LEFT OUTER     JOIN b ON (a.key=b.key)  对应全部 a 表中的记录都有一条记录输出。当 a.key=b.key 时,输出的结果应该是 a.val, b.val;而当 b.key 中找不到等值的 a.key 记录时也会输出 a.val, NULL。 “FROM a LEFT OUTER JOIN b”这句必定要写在同一行——意思是 a 表在 b 表的左边，因此 a 表中的全部记录都被保留了；“a RIGHT OUTER JOIN b”会保留全部 b 表的记录。OUTER JOIN 语义应该是遵循标准 SQL spec的。  Join 发生在 WHERE 子句以前。 若是你想限制 join 的输出，应该在 WHERE 子句中写过滤条件——或是在 join 子句中写。这里面一个容易混淆的问题是表分区的状况：    SELECT a.val, b.val FROM a   LEFT OUTER JOIN b ON (a.key=b.key)   WHERE a.ds='2009-07-07' AND b.ds='2009-07-07'  会 join a 表到 b 表（OUTER JOIN），列出 a.val 和 b.val 的记录。WHERE 从句中可使用其余列做为过滤条件。可是，如前所述，若是 b 表中找不到对应 a 表的记录，b 表的全部列都会列出 NULL，包括 ds 列。也就是说，join 会过滤 b 表中不能找到匹配 a 表 join key 的全部记录。这样的话，LEFT OUTER 就使得查询结果与 WHERE 子句无关了。解决的办法是在 OUTER JOIN 时使用如下语法：    SELECT a.val, b.val FROM a LEFT OUTER JOIN b   ON (a.key=b.key AND       b.ds='2009-07-07' AND       a.ds='2009-07-07')  这一查询的结果是预先在 join 阶段过滤过的，因此不会存在上述问题。这一逻辑也能够应用于 RIGHT 和 FULL 类型的 join 中。  Join 是不能交换位置的。不管是 LEFT 仍是 RIGHT join，都是左链接的。    SELECT a.val1, a.val2, b.val, c.val   FROM a   JOIN b ON (a.key = b.key)   LEFT OUTER JOIN c ON (a.key = c.key)   www.2cto.com  先 join a 表到 b 表，丢弃掉全部 join key 中不匹配的记录，而后用这一中间结果和 c 表作 join。这一表述有一个不太明显的问题，就是当一个 key 在 a 表和 c 表都存在，可是 b 表中不存在的时候：整个记录在第一次 join，即 a JOIN b 的时候都被丢掉了（包括a.val1，a.val2和a.key），而后咱们再和 c 表 join 的时候，若是 c.key 与 a.key 或 b.key 相等，就会获得这样的结果：NULL, NULL, NULL, c.val。  LEFT SEMI JOIN 是 IN/EXISTS 子查询的一种更高效的实现。 Hive 当前没有实现 IN/EXISTS 子查询，因此你能够用 LEFT SEMI JOIN 重写你的子查询语句。LEFT SEMI JOIN 的限制是， JOIN 子句中右边的表只能在 ON 子句中设置过滤条件，在 WHERE 子句、SELECT 子句或其余地方过滤都不行。    SELECT a.key, a.value   FROM a   WHERE a.key in    (SELECT b.key     FROM B); 能够被重写为：    SELECT a.key, a.val 

   FROM a LEFT SEMI JOIN b on (a.key = b.key)