検索

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

更多详情见请继续阅读下一页的精彩内容

linux

声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。
Alter Tableステートメントを使用してMySQLのテーブルをどのように変更しますか?Alter Tableステートメントを使用してMySQLのテーブルをどのように変更しますか?Mar 19, 2025 pm 03:51 PM

この記事では、MySQLのAlter Tableステートメントを使用して、列の追加/ドロップ、テーブル/列の名前の変更、列データ型の変更など、テーブルを変更することについて説明します。

MySQL接続用のSSL/TLS暗号化を構成するにはどうすればよいですか?MySQL接続用のSSL/TLS暗号化を構成するにはどうすればよいですか?Mar 18, 2025 pm 12:01 PM

記事では、証明書の生成と検証を含むMySQL用のSSL/TLS暗号化の構成について説明します。主な問題は、セルフ署名証明書のセキュリティへの影響を使用することです。[文字カウント:159]

MySQLの大きなデータセットをどのように処理しますか?MySQLの大きなデータセットをどのように処理しますか?Mar 21, 2025 pm 12:15 PM

記事では、MySQLで大規模なデータセットを処理するための戦略について説明します。これには、パーティション化、シャード、インデックス作成、クエリ最適化などがあります。

人気のあるMySQL GUIツール(MySQL Workbench、PhpMyAdminなど)は何ですか?人気のあるMySQL GUIツール(MySQL Workbench、PhpMyAdminなど)は何ですか?Mar 21, 2025 pm 06:28 PM

記事では、MySQLワークベンチやPHPMyAdminなどの人気のあるMySQL GUIツールについて説明し、初心者と上級ユーザーの機能と適合性を比較します。[159文字]

ドロップテーブルステートメントを使用してMySQLにテーブルをドロップするにはどうすればよいですか?ドロップテーブルステートメントを使用してMySQLにテーブルをドロップするにはどうすればよいですか?Mar 19, 2025 pm 03:52 PM

この記事では、ドロップテーブルステートメントを使用してMySQLのドロップテーブルについて説明し、予防策とリスクを強調しています。これは、バックアップなしでアクションが不可逆的であることを強調し、回復方法と潜在的な生産環境の危険を詳述しています。

JSON列にインデックスを作成するにはどうすればよいですか?JSON列にインデックスを作成するにはどうすればよいですか?Mar 21, 2025 pm 12:13 PM

この記事では、クエリパフォーマンスを強化するために、PostgreSQL、MySQL、MongoDBなどのさまざまなデータベースでJSON列にインデックスの作成について説明します。特定のJSONパスのインデックス作成の構文と利点を説明し、サポートされているデータベースシステムをリストします。

外国の鍵を使用して関係をどのように表現しますか?外国の鍵を使用して関係をどのように表現しますか?Mar 19, 2025 pm 03:48 PM

記事では、外部キーを使用してデータベース内の関係を表すことで、ベストプラクティス、データの完全性、および避けるべき一般的な落とし穴に焦点を当てています。

共通の脆弱性(SQLインジェクション、ブルートフォース攻撃)に対してMySQLを保護するにはどうすればよいですか?共通の脆弱性(SQLインジェクション、ブルートフォース攻撃)に対してMySQLを保護するにはどうすればよいですか?Mar 18, 2025 pm 12:00 PM

記事では、準備されたステートメント、入力検証、および強力なパスワードポリシーを使用して、SQLインジェクションおよびブルートフォース攻撃に対するMySQLの保護について説明します。(159文字)

See all articles

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AIヘンタイを無料で生成します。

ホットツール

AtomエディタMac版ダウンロード

AtomエディタMac版ダウンロード

最も人気のあるオープンソースエディター

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SAP NetWeaver Server Adapter for Eclipse

SAP NetWeaver Server Adapter for Eclipse

Eclipse を SAP NetWeaver アプリケーション サーバーと統合します。

VSCode Windows 64 ビットのダウンロード

VSCode Windows 64 ビットのダウンロード

Microsoft によって発売された無料で強力な IDE エディター

Safe Exam Browser

Safe Exam Browser

Safe Exam Browser は、オンライン試験を安全に受験するための安全なブラウザ環境です。このソフトウェアは、あらゆるコンピュータを安全なワークステーションに変えます。あらゆるユーティリティへのアクセスを制御し、学生が無許可のリソースを使用するのを防ぎます。