本篇文章给大家谈谈hive多表连接，以及hive 多表join对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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5种让Hive查询变快的方法
transform+python 一种嵌入在hive取数流程中的自定义函数，通过transform语句可以把在hive中不方便实现的功能在python中实现，然后写入hive表中。示例语法如下：如果除python脚本外还有其它依赖资源，可以使用ADD ARVHIVE。
join连接时的优化：当三个或多个以上的表进行join操作时，如果每个on使用相同的字段连接时只会产生一个mapreduce。join连接时的优化：当多个表进行查询时，从左到右表的大小顺序应该是从小到大。
NEXT_LOCK_ID 始终有锁，无法删除数据。；停止hiveserver2，MetaStore 服务；发现还有锁；查看hive应用进程 ps -ef|grep hive，全部杀掉，锁释放；然后删除NEXT_LOCK_ID一条记录；重启hiveserver2，MetaStore；查询hive 恢复正常。
数据仓库Hive
国内最常用的是一款基于Hadoop的开源数据仓库，名为 Hive ，它可以对存储在 HDFS 的文件数据进行 查询、分析 。Hive对外可以提供HiveQL，这是类似于SQL语言的一种查询语言。
拥有真正的数据仓库的能力 UI部分加强 Hive是基于Hadoop平台的，它提供了类似SQL一样的查询语言HQL。
第hive本身是不存储数据的，不论外表、内表，hive的所有数据是存放在hdfs文件系统的。hive表数据是在hdfs中储存的并没有固定的储存格式，hive只保存管理表元数据。国内最常用的是一款基于Hadoop的开源数据仓库，名为Hive，它可以对存储在HDFS的文件数据进行查询、分析。
HiveSQL核心技能之窗口计算
Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供 HQL(Hive SQL)查询功能。Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapReduce。可以将Hive理解为一个客户端工具，将SQL操作转换为相应的MapReduce jobs，然后在hadoop上面运行。
标签与选集的巧妙应用： 在select语句中添加标签，如user_id的标签字段，能让数据更易解读。差集运算的艺术： 学习如何在Hive中执行差集运算，能帮助你从庞大的数据集中精准筛选你需要的信息。进阶技巧的掌握并非一日之功，它们需要你在实际工作中不断实践和总结。
distinct关键字：sql语句之中使用的地点：1：select 之中使用distinct 关键字，只能在最前面使用关键字，如果是 select name ，distinct age from po 这样的使用方式就是会报错。
根据开发UDF的步骤，将UDF打成jar包并上传到HDFS，并在Hive中创建方法关联该jar包。总之使用HiveSQL一通十三招将所有的任务完成，SQL在这就不给大伙儿解释了，最终我们由原始数据，得到了最终我们想要的数据。
关于hive多表连接和hive 多表join的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
