Hive Join数据优化 操作场景 使用Join语句时，如果数据量大，可能造成命令执行速度和查询速度慢，此时可进行Join优化。 Join优化可分为以下方式： Map Join Sort Merge Bucket Map Join Join顺序优化 Map Join Hive的Map

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Hive Join数据优化 操作场景 使用Join语句时，如果数据量大，可能造成命令执行速度和查询速度慢，此时可进行Join优化。 Join优化可分为以下方式： Map Join Sort Merge Bucket Map Join Join顺序优化 Map Join Hive的Map

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方法一：切换执行引擎为Tez，详情请参考切换Hive执行引擎为Tez。 方法二：set hive.exec.parallel=false; 方法三：set hive.auto.convert.join=false; Hive on Tez执行Bucket表Join报错：NullPointerException

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方法一：切换执行引擎为Tez，详情请参考切换Hive执行引擎为Tez。 方法二：set hive.exec.parallel=false; 方法三：set hive.auto.convert.join=false; Hive on Tez执行Bucket表Join报错：NullPointerException

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注意事项 目前仅支持 equi-join ，即 join 的联合条件至少拥有一个相等谓词。不支持任何 cross join 和 theta join。 Join 的顺序没有进行优化，join 会按照 FROM 中所定义的顺序依次执行。请确保 join 所指定的表在顺序执行中不会产生不支持的

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MapReduce任务提交样例 MapReduce服务 MRS MapReduce多组件调用样例 23:46 MapReduce多组件调用样例 MapReduce服务 MRS Hive的HCatalog接口调用样例 10:40 Hive的HCatalog接口调用样例 MapReduce服务 MRS Hive的JDBC接口调用样例

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注意事项 目前仅支持 equi-join ，即 join 的联合条件至少拥有一个相等谓词。不支持任何 cross join 和 theta join。 Join 的顺序没有进行优化，join 会按照 FROM 中所定义的顺序依次执行。请确保 join 所指定的表在顺序执行中不会产生不支持的

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join_condition 格式 说明 语法 描述 join_condition join逻辑判断条件。 and 逻辑运算符：与。 or 逻辑运算符：或。 not 逻辑运算符：非。 ( 子逻辑判断条件开始。 ) 子逻辑判断条件结束。 condition 逻辑判断条件。 const_set

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注意事项 目前仅支持 equi-join ，即 join 的联合条件至少拥有一个相等谓词。不支持任何 cross join 和 theta join。 Join 的顺序没有进行优化，join 会按照 FROM 中所定义的顺序依次执行。请确保 join 所指定的表在顺序执行中不会产生不支持的

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join_condition 格式 说明 语法 描述 join_condition join逻辑判断条件。 and 逻辑运算符：与。 or 逻辑运算符：或。 not 逻辑运算符：非。 ( 子逻辑判断条件开始。 ) 子逻辑判断条件结束。 condition 逻辑判断条件。 const_set

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注意事项 目前仅支持 equi-join ，即 join 的联合条件至少拥有一个相等谓词。不支持任何 cross join 和 theta join。 Join 的顺序没有进行优化，join 会按照 FROM 中所定义的顺序依次执行。请确保 join 所指定的表在顺序执行中不会产生不支持的

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注意事项 目前仅支持 equi-join ，即 join 的联合条件至少拥有一个相等谓词。不支持任何 cross join 和 theta join。 Join 的顺序没有进行优化，join 会按照 FROM 中所定义的顺序依次执行。请确保 join 所指定的表在顺序执行中不会产生不支持的

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注意事项 目前仅支持 equi-join ，即 join 的联合条件至少拥有一个相等谓词。不支持任何 cross join 和 theta join。 Join 的顺序没有进行优化，join 会按照 FROM 中所定义的顺序依次执行。请确保 join 所指定的表在顺序执行中不会产生不支持的

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MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言（HiveQL）中大多数的SQL-92功能，包括SELECT，JOIN和聚合函数。 HDFS，HBase 和 对象存储服务 （OBS）存储，包括： HDFS文件格式：基于分隔符的text

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MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言（HiveQL）中大多数的SQL-92功能，包括 SELECT，JOIN和聚合函数。 HDFS，HBase 和对象存储服务（OBS）存储，包括： HDFS文件格式：基于分隔符的text

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MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言（HiveQL）中大多数的SQL-92功能，包括 SELECT，JOIN和聚合函数。 HDFS，HBase 和对象存储服务（OBS）存储，包括： HDFS文件格式：基于分隔符的text

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相应参数值，Hive常用参数如表1所示。 表1 Hive常用参数说明 参数名称 参数说明 默认值 hive.auto.convert.join Hive基于输入文件大小将普通join转为mapjoin的开关，取值范围为： true false 说明： 在使用Hive进行联表查询，

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HIVE优化 概述 Hive架构 Hive提供了Hadoop的SQL能力，主要参考标准的SQL，Hive进行了部分的修改，形成了自己的特有的SQL语法HQL（Hive SQL），更加适合于Hadoop的分布式体系，该SQL目前是Hadoop体系的事实标准。 Hive调优 用户输入

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支持扩容减容、实例迁移、升级、健康检查等。 MapReduce开源增强特性：特定场景优化MapReduce的Merge/Sort流程提升MapReduce性能 下图展示了MapReduce任务的工作流程。 图2 MapReduce 作业 图3 MapReduce作业执行流程 Reduce过程分

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读文件和删除文件/文件夹等相关接口操作示例。 Hive hive-examples 该样例工程提供以下JDBC/HCatalog样例程序： Hive JDBC处理数据Java示例程序。 本工程使用JDBC接口连接Hive，在Hive中执行相关数据操作。使用JDBC接口实现创建表、加载数据、查询数据等功能。

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如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言（HQL）中大多数的SQL-92功能，包括SELECT，JOIN和聚合函数。 HDFS，HBase和对象存储服务（OBS）存储，包括： HDFS文件格式：基于分隔符的Text

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