hive join 对关联字段为NULL的处理方式

最新推荐文章于 2023-07-06 15:08:11 发布
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文章标签： 大数据
原文链接：https://my.oschina.net/xiangtao/blog/400393
本文深入探讨了在Hive版本0.10.0环境下，当遇到两表关联且出现NULL与NULL相等的情况时，系统并未进行关联的操作原理及可能的原因。通过详细分析，揭示了这种行为背后的逻辑，并提供了可能的解决策略。

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hive中表关联时null和‘’的问题
tanhaidi的博客
03-29 4712
在hive开发过程中，我们经常会有这样的疑问，a表关联b表，我想找到a表中的键在b表中不存在的数据，这时候用a表左连b表，然后where条件中加入b.flied is null。 但是细心的人会有这样的疑问，两个表关联之后，如果关联不上，b表字段的返回值真的都是null吗？？？ 下面我们来做个测试，测试表tmp.tmp_citys，表结构如下： 表中的数据： sql： select t1.ci...
Hive数据查询异常，部分字段为Null
编程技术、独立开发、技术资讯以及编程感悟等内容
01-30 815
数据查询异常，部分字段为Null
hive踩坑----join关联的字段出现NULL值
滴水穿石的启示
12-03 6482
开心跑完我的小HQL，在校验数据的时候，发现数据明明存在，但是没有关联成功，最终发现关联的字段会有NUL值存在。 针对这种情况，我找到了两种解决方案： 方案一：不让NULL出现。 1、新建表的时候，将NULL处用其他内容替换，这样底层存储的就是替换后的内容。 CREATE TABLE aa (id int,name STRING) WITH SERDEP...
hive中join on和where一起使用时的执行顺序及关联字段为null的情况
雾岛与鲸的博客
08-21 1749
查看很多博客，都说join on和where一起使用时，先进行join产生临时表，再进行where条件过滤得到结果表，但使用explain查看执行计划，会发现执行顺序并不是这样。 在两表join时如果关联字段为null，有些博客上写会产生数据倾斜或笛卡儿积，其实不会，因为在join之前就会对join的表中关联字段进行非空过滤。 > explain select > * > from > deal_tb > join > order_tb > on daystr=da
关于Hive 中的Null一些问题
sinat_36414791的博客
11-30 1138
hive 中的null在hdfs中以\N存储，在日常处理中遇到Null的情况大多发生在Join对应操作中，而对于null的各种操作返回值都是null。例如： hive> select null + 1; OK _c0 NULL Time taken: 0.147 seconds, Fetched: 1 row(s) null 与 null 比较返回值是null ，这个值得注意。 h...
hive null值join处理
bangqin's blog
08-15 1254
hive null值join方案
hive sql + left join 数据缺失
02-29
随着Hive版本的不断更新，部分用户在升级至Hive 3之后遇到了数据处理中的一个常见问题——在执行Left Join操作时出现数据缺失。 #### 二、问题复现 问题发生在如下的SQL语句中： ```sql SELECT a.* FROM ( SELECT ...
Hive的NULL值和空值关联小计
qq_36344346的博客
07-08 1780
创建两个表,关联键有空值和null值 CREATE TABLE GCZHU.ZGC_TEST_0708 AS SELECT 1001 AS ID,50 AS NUM UNION ALL SELECT '' AS ID,60 AS NUM UNION ALL SELECT NULL AS ID,70 AS NUM; CREATE TABLE GCZHU.ZGC_TEST_070802 AS SELECT 1001 AS ID,777 AS SCORE UNION ALL SELECT '' AS ID
Hive中使用JOIN时自动过滤掉为NULL的数据
KoHsin_的博客
05-15 3652
最近工作写hive sql的时候发现了一个问题 left join 和 where 搭配时，会出现null值数据丢失的问题 研究了一下，发现where写的位置不同也会造成不同的结果 下面三个sql语句来来进行一下演示 EXPLAIN SELECT a.col1, b.col2 FROM tableA a LEFT JOIN tableB b ON a.id = b.id WHERE a.dt = '${bizdate}' AND b.dt = '${bizdate}'; .
hive: NULL值关联与空字符串关联问题
雾岛与鲸的博客
12-16 2792
案例: with tab1 as (SELECT stack(3, '1001',50, '',60, NULL,70 ) as (id, score) ), tab2 as (select stack(3, '1001', 777, '', 999, null, 555) as (id, score) ) select a.*, b.* from tab1 a full join tab2 b on a.id =
Hive性能优化（全面）
weixin_34342905的博客
02-05 1695
Hive性能优化（全面） 2018-02-02Hadoop大数据应用 1.介绍 首先，我们来看看Hadoop的计算框架特性，在此特性下会衍生哪些问题？ 数据量大不是问题，数据倾斜是个问题。 jobs数比较多的作业运行效率相对比较低，比如即使有几百行的表，如果多次关联多次汇总，产生十几个jobs，耗时很长。原因是map reduce作业初始化的时...
hive关联键 NULL 关联 NULL
帅成一匹马
07-06 1440
结论：关联键 NULL = NULL时，不进行关联，即两表关联失败。
hive大表join空key优化
weixin_38610500的博客
12-27 840
hive大表join空key优化如果A表中有大量c字段为null的数据。如果不对null值处理，此时，会产生数据倾斜！情形一情形二 如果A表中有大量c字段为null的数据。如果不对null值处理，此时，会产生数据倾斜！ 情形一 假如不需要id为null的数据！此时可以将A表中id为null的字段提前过滤，减少MR在执行时，输入的数据量！ 解决： 将null值过滤，过滤后再执行Join! (select * from A where c is not null)A left join B
mysql中join的查询结果中出现null字段
onlinesgq的博客
08-23 8065
join 使用来连接多表字段进行查询，分为3中情况：inner join, left join, right join inner join: 取得两个表中匹配的数据 left join: 取得左表(left join左边的表)中的全部数据和右表的匹配数据 right join: 取得右表中的全部数据和左表的匹配数据 这样的话 left join 和 right join可能会出现nu...
hive NULL 以及在join连接时 ''和NULL连接查询结果
后知后觉的it路
12-16 2028
    hive NULL生成方式：   1 文本方式: 如果通过 load data local inpath  '/opt/stu.txt' into table stu 这种上传本地文件数据方式到Hive制造hive NULL的时候，需要在 stu.txt中 用   id      name 1      zhangsan 2      \N 写法，而不是 id  ...
sql查询join时候出现null如何处理？
热门推荐
qichangjian的博客
02-28 1万+
sql查询join时候出现null如何处理？ 思路： 将id为null的手动赋值为0或unknown，求出最终结果之后，再将id为0或unknown的改为null，即可 mysql> select case when id is NULL then 0 else id end as id,cost,year from 表; 具体例子 表一： aid aname 1 a 2...
hive join
最新发布
03-13
### Hive Join 使用方法及示例 #### 一、Hive Join 基本概念 Hive 提供了 SQL 类似的查询语言来处理和分析大规模的数据集，支持多种数据连接操作（Join）。这些操作允许用户从多个表中获取相关数据。理解 Hive Join 的原理与机制对于高效地进行数据分析和处理至关重要[^1]。 #### 二、Hive Join 类型及其语法结构 Hive 中常见的 Join 类型有 INNER JOIN, LEFT OUTER JOIN, RIGHT OUTER JOIN 和 FULL OUTER JOIN。每种类型的 Join 都有不同的作用范围： - **INNER JOIN**: 返回两个表中共有的记录。 ```sql SELECT a.*, b.* FROM table_a a INNER JOIN table_b b ON a.id = b.id; ``` - **LEFT OUTER JOIN (左外连接)**: 返回左边表中的所有记录，如果右边表中有匹配，则返回匹配的记录；如果没有匹配，则结果为 NULL。 ```sql SELECT a.*, b.* FROM table_a a LEFT OUTER JOIN table_b b ON a.id = b.id; ``` - **RIGHT OUTER JOIN (右外连接)**: 返回右边表中的所有记录，如果左边表中有匹配，则返回匹配的记录；如果没有匹配，则结果为 NULL。 ```sql SELECT a.*, b.* FROM table_a a RIGHT OUTER JOIN table_b b ON a.id = b.id; ``` - **FULL OUTER JOIN (全外连接)**: 只要其中一个表存在匹配，就返回行。当某一边没有匹配时，另一边的结果会填充NULL。 ```sql SELECT a.*, b.* FROM table_a a FULL OUTER JOIN table_b b ON a.id = b.id; ``` 除了上述标准 Join 外，还有特殊的 Map-side Join 或者称为 MapJoin，在某些情况下可以显著提高性能。MapJoin 将较小的一方加载到内存中完成整个过程而不需要 Reduce 过程，从而加快速度[^2]。 ```sql -- 启用 mapjoin 并指定小表作为map端缓存 SET hive.auto.convert.join=true; SELECT /*+ MAPJOIN(small_table) */ big_table.key, small_table.value FROM big_table JOIN small_table ON big_table.key = small_table.key; ``` #### 三、实际应用案例 假设有一个订单表 `orders` 和客户信息表 `customers`, 我们可以通过以下方式查询每个客户的总消费金额: ```sql SELECT c.customer_name, SUM(o.amount) FROM orders o JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id GROUP BY c.customer_name; ``` 此查询首先通过 customer_id 字段将两张表格相连，接着计算每位顾客所下的订单总额并按姓名汇总显示出来[^3].
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