cari
Rumahpangkalan datatutorial mysqlHive与Oracle表关联语句对比

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

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Menambah Pengguna ke MySQL: Tutorial LengkapMenambah Pengguna ke MySQL: Tutorial LengkapMay 12, 2025 am 12:14 AM

Menguasai kaedah menambah pengguna MySQL adalah penting untuk pentadbir pangkalan data dan pemaju kerana ia memastikan keselamatan dan kawalan akses pangkalan data. 1) Buat pengguna baru menggunakan perintah CreateUser, 2) Berikan kebenaran melalui perintah geran, 3) Gunakan flushprivileges untuk memastikan kebenaran berkuatkuasa, 4) kerap mengaudit dan membersihkan akaun pengguna untuk mengekalkan prestasi dan keselamatan.

Menguasai Jenis Data String MySQL: Varchar vs Text vs. CharMenguasai Jenis Data String MySQL: Varchar vs Text vs. CharMay 12, 2025 am 12:12 AM

ChooseCHARforfixed-lengthdata,VARCHARforvariable-lengthdata,andTEXTforlargetextfields.1)CHARisefficientforconsistent-lengthdatalikecodes.2)VARCHARsuitsvariable-lengthdatalikenames,balancingflexibilityandperformance.3)TEXTisidealforlargetextslikeartic

MySQL: Jenis Data String dan Pengindeksan: Amalan TerbaikMySQL: Jenis Data String dan Pengindeksan: Amalan TerbaikMay 12, 2025 am 12:11 AM

Amalan terbaik untuk mengendalikan jenis data rentetan dan indeks dalam MySQL termasuk: 1) Memilih jenis rentetan yang sesuai, seperti char untuk panjang tetap, varchar untuk panjang berubah, dan teks untuk teks besar; 2) berhati-hati dalam pengindeksan, elakkan daripada mengindeks, dan buat indeks untuk pertanyaan umum; 3) Gunakan indeks awalan dan indeks teks penuh untuk mengoptimumkan carian rentetan panjang; 4) Secara kerap memantau dan mengoptimumkan indeks untuk memastikan indeks kecil dan cekap. Melalui kaedah ini, kita dapat mengimbangi membaca dan menulis prestasi dan meningkatkan kecekapan pangkalan data.

Mysql: Cara menambah pengguna dari jauhMysql: Cara menambah pengguna dari jauhMay 12, 2025 am 12:10 AM

Toaddauserremotelytomysql, ikuti: 1) connecttomysqlasroot, 2) createeanewuserwithremoteaccess, 3) grantnessaryaryprivileges, dan4)

Panduan Ultimate untuk Jenis Data String MySQL: Penyimpanan Data CekapPanduan Ultimate untuk Jenis Data String MySQL: Penyimpanan Data CekapMay 12, 2025 am 12:05 AM

TostoreStringsefficientlyinmysql, choosetherightdatypebasedonyonoeds: 1) usecharforfixed-lengtstringslikecountrycodes.2) usevarcharfarfarable-lengtstringslikENAMES.3)

MySQL Blob vs Text: Memilih Jenis Data yang Tepat Untuk Objek BesarMySQL Blob vs Text: Memilih Jenis Data yang Tepat Untuk Objek BesarMay 11, 2025 am 12:13 AM

Apabila memilih jenis gumpalan dan jenis data MySQL, gumpalan sesuai untuk menyimpan data binari, dan teks sesuai untuk menyimpan data teks. 1) Gumpalan sesuai untuk data binari seperti gambar dan audio, 2) Teks sesuai untuk data teks seperti artikel dan komen. Apabila memilih, sifat data dan pengoptimuman prestasi mesti dipertimbangkan.

MySQL: Sekiranya saya menggunakan pengguna root untuk produk saya?MySQL: Sekiranya saya menggunakan pengguna root untuk produk saya?May 11, 2025 am 12:11 AM

Tidak, yoShouldnotusherootuserinmysqlforyourproduct.Instead, createspecificuserswithlimitedprivilegestoenhancesecurityandperformance: 1) createanewuserwithastrongpassword, 2) GrantonLyNessarypermissionStothiser, 3) secara teratur danReviewandupdateerererererword,

Jenis Data String MySQL Diterangkan: Memilih jenis yang sesuai untuk data andaJenis Data String MySQL Diterangkan: Memilih jenis yang sesuai untuk data andaMay 11, 2025 am 12:10 AM

Mysqlstringdatatypesshouldbechosenbasedondatacharacteristicsandusecases: 1) usecharforfixed-lengthstringslikecountrycodes.2) usevarcharfarfarable-lengtstringslikeNames.3) Usebinerorvarbinarbinarbinarbinarsstographceys.2)

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Nordhold: Sistem Fusion, dijelaskan
3 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Whispers of the Witch Tree - Cara Membuka Kunci Cangkuk Bergelut
3 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver Mac版

Dreamweaver Mac版

Alat pembangunan web visual

MantisBT

MantisBT

Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

SublimeText3 versi Inggeris

SublimeText3 versi Inggeris

Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!