在将ORACLE存储过程迁移到HIVE平台时,不可避免地会遇到表关联的相应语法问题。本文详细对比了ORALCE和HIVE的各种表关联语法,包
在将Oracle存储过程迁移到HIVE平台时,不可避免地会遇到表关联的相应语法问题。
本文详细对比了ORALCE和HIVE的各种表关联语法,,包括内关联,左,右关联,全外关联和笛卡尔积。
一.创建表
ORACLE:
create table a
(
a1 number(10),
a2 varchar2(50)
);
create table b
(
b1 number(10),
b2 varchar2(50)
);
HIVE:
CREATE TABLE IF NOT EXISTS a (
a1 STRING,
a2 STRING)
COMMENT 'TABLE A'
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '|'
LINES TERMINATED BY '\n'
STORED AS TEXTFILE
TBLPROPERTIES ( 'created_at'='2014-04-28','creator'='HENRY' );
二.插入数据
ORACLE:
insert into a(a1,a2) values(1,'X');
insert into a(a1,a2) values(2,'Y');
insert into a(a1,a2) values(3,'Z');
insert into b(b1,b2) values(1,'X');
insert into b(b1,b2) values(2,'Y');
insert into b(b1,b2) values(4,'Z');
HIVE:
hive (default)> load data local inpath './data1' into table a;
Copying data from file:/home/Hadoop/roger/sql/renguihe/data
Copying file: file:/home/hadoop/roger/sql/renguihe/data
Loading data to table default.a
Table default.a stats: [num_partitions: 0, num_files: 1, num_rows: 0, total_size: 12, raw_data_size: 0]
OK
Time taken: 1.961 seconds
hive (default)> load data local inpath './data1' into table b;
Copying data from file:/home/hadoop/roger/sql/renguihe/data
Copying file: file:/home/hadoop/roger/sql/renguihe/data
Loading data to table default.b
Table default.b stats: [num_partitions: 0, num_files: 1, num_rows: 0, total_size: 12, raw_data_size: 0]
OK
Time taken: 0.392 seconds
其中data1数据文件内容为:
1|X
2|Y
3|Z
data2数据文件内容为:
1|X
2|Y
4|Z
三.等值关联
ORACLE:
select * from a,b where a.a1 = b.b1;
或:
select * from a join b on a.a1 = b.b1;
结果如下图所示:
HIVE:
select * from a join b on a.a1 = b.b1;
注意HIVE中不能使用where来表示关联条件。
执行过程及结果如下图所示:
hive (default)> select * from a join b on a.a1 = b.b1;
Total MapReduce jobs = 1
setting HADOOP_USER_NAME hadoop
Execution log at: /tmp/hadoop/.log
2014-04-29 09:13:27 Starting to launch local task to process map join; maximum memory = 1908932608
2014-04-29 09:13:27 Processing rows: 3 Hashtable size: 3 Memory usage: 110981704 rate: 0.058
2014-04-29 09:13:27 Dump the hashtable into file: file:/tmp/hadoop/hive_2014-04-29_09-13-25_273_8486588204512196396/-local-10002/HashTable-Stage-3/MapJoin-mapfile00--.hashtable
2014-04-29 09:13:27 Upload 1 File to: file:/tmp/hadoop/hive_2014-04-29_09-13-25_273_8486588204512196396/-local-10002/HashTable-Stage-3/MapJoin-mapfile00--.hashtable File size: 438
2014-04-29 09:13:27 End of local task; Time Taken: 0.339 sec.
Execution completed successfully
Mapred Local Task Succeeded . Convert the Join into MapJoin
Mapred Local Task Succeeded . Convert the Join into MapJoin
Launching Job 1 out of 1
Number of reduce tasks is set to 0 since there's no reduce operator
Starting Job = job_201404251509_0131, Tracking URL = IP:50030/jobdetails.jsp?jobid=job_201404251509_0131
Kill Command = /home/hadoop/package/hadoop-1.0.4/libexec/../bin/hadoop job -kill job_201404251509_0131
Hadoop job information for Stage-3: number of mappers: 1; number of reducers: 0
2014-04-29 09:13:39,979 Stage-3 map = 0%, reduce = 0%
2014-04-29 09:13:46,025 Stage-3 map = 100%, reduce = 0%, Cumulative CPU 1.59 sec
2014-04-29 09:13:47,034 Stage-3 map = 100%, reduce = 0%, Cumulative CPU 1.59 sec
2014-04-29 09:13:48,044 Stage-3 map = 100%, reduce = 0%, Cumulative CPU 1.59 sec
2014-04-29 09:13:49,052 Stage-3 map = 100%, reduce = 0%, Cumulative CPU 1.59 sec
2014-04-29 09:13:50,061 Stage-3 map = 100%, reduce = 0%, Cumulative CPU 1.59 sec
2014-04-29 09:13:51,069 Stage-3 map = 100%, reduce = 0%, Cumulative CPU 1.59 sec
2014-04-29 09:13:52,077 Stage-3 map = 100%, reduce = 100%, Cumulative CPU 1.59 sec
MapReduce Total cumulative CPU time: 1 seconds 590 msec
Ended Job = job_201404251509_0131
MapReduce Jobs Launched:
Job 0: Map: 1 Cumulative CPU: 1.59 sec HDFS Read: 211 HDFS Write: 16 SUCCESS
Total MapReduce CPU Time Spent: 1 seconds 590 msec
OK
a1 a2 b1 b2
1 X 1 X
2 Y 2 Y
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Le rôle principal de MySQL dans les applications Web est de stocker et de gérer les données. 1.MySQL traite efficacement les informations utilisateur, les catalogues de produits, les enregistrements de transaction et autres données. 2. Grâce à SQL Query, les développeurs peuvent extraire des informations de la base de données pour générer du contenu dynamique. 3.MySQL fonctionne basé sur le modèle client-serveur pour assurer une vitesse de requête acceptable.

Les étapes pour construire une base de données MySQL incluent: 1. Créez une base de données et une table, 2. Insérer des données et 3. Conduisez des requêtes. Tout d'abord, utilisez les instructions CreateDatabase et CreateTable pour créer la base de données et la table, puis utilisez l'instruction InsertInto pour insérer les données, et enfin utilisez l'instruction SELECT pour interroger les données.

MySQL convient aux débutants car il est facile à utiliser et puissant. 1.MySQL est une base de données relationnelle et utilise SQL pour les opérations CRUD. 2. Il est simple à installer et nécessite la configuration du mot de passe de l'utilisateur racine. 3. Utilisez l'insertion, la mise à jour, la suppression et la sélection pour effectuer des opérations de données. 4. OrderBy, où et jointure peut être utilisé pour des requêtes complexes. 5. Le débogage nécessite de vérifier la syntaxe et d'utiliser Expliquez pour analyser la requête. 6. Les suggestions d'optimisation incluent l'utilisation d'index, le choix du bon type de données et de bonnes habitudes de programmation.

MySQL convient aux débutants car: 1) facile à installer et à configurer, 2) Riches Ressources d'apprentissage, 3) Syntaxe SQL intuitive, 4) Prise en charge de l'outil puissant. Néanmoins, les débutants doivent surmonter des défis tels que la conception de la base de données, l'optimisation des requêtes, la gestion de la sécurité et la sauvegarde des données.

Oui, sqlisaprogrammingNanguages en matière de responsabilité de responsabilité.

Les attributs acides comprennent l'atomicité, la cohérence, l'isolement et la durabilité, et sont la pierre angulaire de la conception de la base de données. 1. L'atomicité garantit que la transaction est complètement réussie ou complètement échouée. 2. La cohérence garantit que la base de données reste cohérente avant et après une transaction. 3. L'isolement garantit que les transactions n'interfèrent pas entre elles. 4. La persistance garantit que les données sont enregistrées en permanence après la soumission des transactions.

MySQL n'est pas seulement un système de gestion de base de données (SGBD) mais également étroitement lié aux langages de programmation. 1) En tant que SGBD, MySQL est utilisé pour stocker, organiser et récupérer des données et l'optimisation des index peut améliorer les performances de la requête. 2) La combinaison de SQL avec des langages de programmation, intégrés dans Python, en utilisant des outils ORM tels que SQLALCHEMY peut simplifier les opérations. 3) L'optimisation des performances comprend l'indexation, la requête, la mise en cache, la division des bibliothèques et des tableaux et la gestion des transactions.

MySQL utilise des commandes SQL pour gérer les données. 1. Les commandes de base incluent sélectionner, insérer, mettre à jour et supprimer. 2. L'utilisation avancée implique des fonctions de jointure, de sous-requête et d'agrégation. 3. Les erreurs courantes incluent les problèmes de syntaxe, de logique et de performances. 4. Les conseils d'optimisation incluent l'utilisation d'index, d'éviter la sélection * et l'utilisation de la limite.


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