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hivE lEFt sEmi join mAp是在哪个阶段

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...

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...

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。

找到离存数据最近的一台机器运行和这个数据相关的map任务,reduce是按照你整理出的key有多少个来决定的。一个机器很难说,处理的快的处理多一点,保持所有机器使用平衡。 上面你都自己写了20个map,和文件大小个数有关,和数据条数无关。 要看你...

自定义Hive Table的分隔符。 Hive shell代码 收藏代码 CREATE TABLE supply (id INT, part STRING, quantity INT) PARTITIONED BY (day INT) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '.' COLLECTION ITEMS TERMINATED BY ',' MAP KEYS TERMI...

Hive SQL产生的map数和SQL中查询的表的数据量有关。 您可以百度搜索 lxw的大数据田地,里面有一起学Hive系列文章,从浅入深的介绍Hive.

个人感觉是shuffle出问题了。我碰到过相同的问题,就是map 100%, reduce 0% 一直这样打樱后来就是发现shuffle出问题了。这种情况就说,一直在retry, 最后如果次数到了,就直接跳过了。没收到的map的输出就不要了。这当然会导致结果不准确。这种...

1: 有一个极小的表

目前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。 假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含一个字段,uid。 in查询 如果要查询...

map的数量 map的数量通常是由hadoop集群的DFS块大小确定的,也就是输入文件的总块数,正常的map数量的并行规模大致是每一个Node是10~100个,对于CPU消耗较小的作业可以设置Map数量为300个左右,但是由于hadoop的每一个任务在初始化时需要一定的...

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