Michael是个半路程序员

阶段，map 任务读取 AB两个表的数据，按连接条件发往相同的 reduce，在 reduce 中计算合并的结果。先读取小表A，构建其 hash 表，在读取B表，与之前的哈希表进行数据匹配。hive 2.3 以后可用，向量化执行，提高数据处理性能。以上两个 sql 的效果是等效的，执行计划一致。a 左连接 b，过滤条件是针对左表 a，完全。a 左连接 b，过滤条件是针对右表 b，b表。例如，求 sum，max， min。上面描述的是计算引擎的执行逻辑。了指定分区，a 表需要全表扫描。形式，只读取了表一次。

再改写sql，将上面的 union 删掉，分别进行两次计算，看似少了 union， 会节省时间？(比上面的稍微快点，不同的环境比较的结果会有差异，跟书上的不一致)最后 hive 调优跟 hive 自身的迭代也有差异，需要注意。1个job，306s，比上面 390s 提升了 21.5%以下在一个job中完成 min，max 的查询。文件数量不一样，500个小文件 和 1个大文件。共有 10 个分区，每个分区下有16个文件。共2个job，397s，不比上面的写法快。单个大文件的执行耗时。5个job，390s。

放在 docker-hive路径下，cmd输入 docker-compose up -d，会部署hive相关的容器。然后需要在容器内部署写hive的服务，发现镜像的 Python 版本是3.4 的，需要升级。填写openssl的路径，还有取消5行注释，如上图所示。这一步的目的是，后面可以直接用自己的镜像，整了3天，做个记录，能帮到你少走弯路就好。更改 yml 配置，使用自己打包好的镜像。docker kafka 用的是。进行换源，加速后续下载，安装。把上面做好的镜像打包为。注意需要配置 ssl，

文章目录1. select from1.1 正则表达式指定列1.2 使用列值计算1.3 使用函数1.4 limit 限制返回行数1.5 别名 as name1.6 case when then 语句2. where 语句3. JOIN 优化4. 抽样查询5. union all学自《hive编程指南》1. select fromhive (default)> create table employees( > name string,

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