Hive——join的使用
hive中常用的join有：inner join、left join 、right join 、full join、left semi join、cross join、mulitiple
在hive中建立两张表，用于测试：
hive> select * from rdb_a;
OK
1 lucy
2 jack
3 tony
hive> select * from rdb_b;
OK
1 12
2 22
4 32
一、基本join使用
1、内关联（[inner] join）：只返回关联上的结果
select a.id,a.name,b.age from rdb_a a inner join rdb_b b on a.id=b.id;
Total MapReduce CPU Time Spent: 2 seconds 560 msec
OK
1 lucy 12
2 jack 22
Time taken: 47.419 seconds, Fetched: 2 row(s)
2、左关联（left [outer] join）：以左表为主
select a.id,a.name,b.age from rdb_a a left join rdb_b b on a.id=b.id;
Total MapReduce CPU Time Spent: 1 seconds 240 msec
OK
1 lucy 12
2 jack 22
3 tony NULL
Time taken: 33.42 seconds, Fetched: 3 row(s)
3、右关联（right [outer] join）：以右表为主
select a.id,a.name,b.age from rdb_a a right join rdb_b b on a.id=b.id;
Total MapReduce CPU Time Spent: 2 seconds 130 msec
OK
1 lucy 12
2 jack 22
NULL NULL 32
Time taken: 32.7 seconds, Fetched: 3 row(s)
4、全关联（full [outer] join）：以两个表的记录为基准，返回两个表的记录去重之和，关联不上的字段为NULL。
select a.id,a.name,b.age from rdb_a a full join rdb_b b on a.id=b.id;
Total MapReduce CPU Time Spent: 5 seconds 540 msec
OK
1 lucy 12
2 jack 22
3 tony NULL
NULL NULL 32
Time taken: 42.938 seconds, Fetched: 4 row(s)
5、left semi join：以LEFT SEMI JOIN关键字前面的表为主表，返回主表的KEY也在副表中的记录。
select a.id,a.name from rdb_a a left semi join rdb_b b on a.id=b.id;
Total MapReduce CPU Time Spent: 3 seconds 300 msec
OK
1 lucy
2 jack
Time taken: 31.105 seconds, Fetched: 2 row(s)
其实就相当于：select a.id,a.name from rdb_a a where a.id in(select b.id from rdb_b b );
6、笛卡尔积关联（cross join）：返回两个表的笛卡尔积结果，不需要指定关联键
select a.id,a.name,b.age from rdb_a a cross join rdb_b b;
Total MapReduce CPU Time Spent: 1 seconds 260 msec
OK
1 lucy 12
1 lucy 22
1 lucy 32
2 jack 12
2 jack 22
2 jack 32
3 tony 12
3 tony 22
3 tony 32
Time taken: 24.727 seconds, Fetched: 9 row(s)
二、Common Join与Map Join
利用hive进行join连接操作，相较于MR有两种执行方案，一种为common join，另一种为map join ，map join是相对于common join的一种优化，省去shullfe和reduce的过程，大大的降低的作业运行的时间。
Common Join（也称之为shufflejoiin/reducejoin）
过程：
1>首先会启动一个Task，Mapper会去读表HDFS上两张X/Y表中的数据
2>Mapper处理过数据再经过shuffle处理
3>最后由reduce输出join结果
缺点 :
1>存在shuffle过程，效率低
2>每张表都要去磁盘读取，磁盘IO大
Map Join
过程：
1>mapjoin首先会通过本地MapReduce Task将要join的小表转成Hash Table Files，然后加载到分布式缓存中
2>Mapperh会去缓存中读取小表数据来和Big Table数据进行join
3>Map直接给出结果
优点： 没有shuffle/Reduce过程，效率提高
缺点 ：由于小表都加载到内存当中，读内存的要求提高了
hive中专门有个参数来设置是否自动将commmon join 转化为map join：hive.auto.convert.join。
当hive.auto.convert.join=true hive会为我们自动转换。