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hive join源码分析

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主桌和副桌之间Hive的leftjoin、innerjoin，切换位置有关系吗？Hive优化总结sethive. auto . convert .jointrue；默认为truesethive 。mapjoin. small table；25M以下默认值为小表(1)空键过滤:一般业务场景不常用(2)空键转换:nvl(n.id 。

1、Hive实战项目——影音网站数据 分析【hive join源码分析】粮食视频网站通用指标和各种TopN指标统计:首先对要处理的数据进行清洗，过滤掉不合格的脏数据，同时调整数据格式 。pom.xmlETLUtilMapper.javaETLUtilDriver.java处理前 ， 数据处理后，guli video _ Origuli _ User _ ori 3 . 2 . 1，将表中类别字段的数组行进行列，以选择视图 。

count(*)from 1 group by hot；T23.2.3获取前10名观看者的类别:select hot，total _ view from()T2 order by total _ viewdesclimit 10；3.3.1观看次数top20视频选择观看次数 ， 类别fromgulivedeo _ orchoderbyviewsdelimit 20；T13.3.2研究所 。

2、Hive优化总结sethive. auto . convert .jointrue；默认为truesethive 。mapjoin. small table；25M以下的表格默认为小(1)空键过滤:一般业务场景不常用(2)空键转换:nvl(n.id，rand())o . id；把空键变成随机值，输入不同的reducer(3)SMB:桶的数量不能超过可用CPU的核心数 。表构建条件按(ID)排序成6个桶sethive. optimize . bucket mapjointrue；sethive. optimize . bucket mapjoin 。sortedmergetruesethive. input . format org . Apache . Hadoop .hive. QL . io . bucketizedhiveinputformat；打开Map端聚合参数设置sethive. Map . aggr true；在地图端打开聚合 。

3、Hive优化之Hive的配置参数优化Hive是大数据领域常用的组件之一，主要用于大数据的离线计数 。Hive的性能调优在日常工作和面试中经常涉及，所以掌握一些Hive调优是必备技能 。影响Hive效率的主要因素有数据偏斜、数据冗余、作业的IO、不同底层引擎的配置、Hive参数和HiveSQL实现 。本文主要从表配置参数方面来说明Hive优化 。

namestring，codestring ， code _ id string)rowformatdelimitedfieldterminatedby，；2.查看此表的信息，DescripteFormattedTest _ User 1；当从表的描述信息构建表时，我们引入了一些优化点 。

4、Hive优化注意:下面的SQL不会转换成Mapreduce来执行，Explain用来显示执行计划，可以用来验证mapreduceselect是否只查询这个表中的字段；Where仅对该表中的字段执行条件筛?。焕?nbsp;， 下面的语句将产生mapreduce(下面没有reduce的截图)(1)集群模式:hive默认采用集群模式；(2)本地模式:首先启动本地模式，

5、Hive的left join,leftouter join和leftsemi join三者的区别以下是两个测试数据表的建表语句:usetestDROPTABLEIFEXISTStable1创建表Table 1(student _ nogint COMMENTstudent number ，student _ namestringcomentname )COMMENTtest student informationrowformattiedfieldterminatedby\ tlines terminatedbystores text(student _ nogint COMMENTstudent number )，

6、Hive如何使用map joinMapJoin是Hive的一个优化操作，适用于小表Join和大表的场景 。由于表的JOIN操作是在Map端和内存中进行的，不需要启动Reduce任务，也不需要经过shuffle阶段，因此节省了资源，在一定程度上提高了JOIN效率 。map join的使用场景如下:1 。关联操作中有一个非常小的表；2.不等链接操作的具体用法:方法一:Hive0.11之前，优化操作必须以标记的方式开始 。因为它需要将小表加载到内存中，所以需要注意小表的大小select/* MAPJOIN(小表)*/ 。
7、 hive中innerjoin主表跟副表换位置有影响吗?在Hive中，INNERJOIN用于连接查询时，主表和副表的位置可以互换 ， 不影响查询逻辑，因为INNERJOIN是对称操作 。INNERJOIN将只返回主表和辅助表中同时满足条件的记录集 ， 比如下面两条查询语句是等价的:以表A为主表select * fromannerjoinbona . keyb . key；使用表b作为主表select * frombinerjoinb . keya . key；无论哪个表作为主表，连接时都会执行相同的操作，返回相同的结果集 。

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