我正在加载两个数据集A、BA=LOAD[datapath]B=LOAD[datapath]我想通过id字段连接A和B的所有字段。A和B都有公共(public)字段id和其他字段。当我通过id执行JOIN时:AB=JOINAbyid,Bbyid;结果数据集AB包含两个类似的字段id列，但是，它只能显示id字段的一列。我在这里做错了什么？ 最佳答案 这是预期的行为，当连接两个数据集时，所有列都包括在内(即使是您连接的那些列)可以查一下here如果你想删除一个列，你可以使用generate语句来完成。但首先您需要知道不需要的列的位置。例如
我正在使用Pig0.12.1.为什么我在通过LEFTOUTER执行JOIN之后FILTER时会收到错误消息？这里是一个修改过的例子:A=LOAD'$file1'USINGPigStorage('\t')AS(idA:int,manufacturer:chararray);B=LOAD'$file2'USINGPigStorage('\t')AS(idB:int,price:float);C=JOINABYidALEFTOUTER,BBYidB;D=FILTERCBYprice>2.0;为什么我在D上出现“无效标量投影”错误:ERRORpig.PigServer:exceptiondur
我想按照Hive手册(BucketedMapJoin)中的描述使用以下选项执行排序合并连接sethive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.BucketizedHiveInputFormat;sethive.optimize.bucketmapjoin=true;sethive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge=true;两个表都必须在连接列上分桶和排序。我的问题是-排序是否必须是全局的，即第一个桶中的键小于第二个桶中的键，或者每个桶都排序就足够了吗？ 最佳答案
我想验证我的SMB连接是否有效。我可以通过日志验证映射连接，但不能通过SMB。我也通过了解释计划，但没有得到任何提示。请帮助我。 最佳答案 您可以对查询使用EXPLAINEXTENDED。到目前为止，我只能生成一个带有map-reduce的SMB映射连接。当hive正在执行SMBmapjoin时，您可以在explain的输出中的阶段计划下看到“SortedMergeBucketMapJoinOperator”。这是在我的设置中使用map-reduce生成SMB映射连接的代码片段:sethive.execution.engine=mr
我有两个表A和B，它们都具有以下结构。//TableANameAgeactualdateno//TableBCitysdateedateid我希望使用JOIN从A和B获取所有字段，其中id=no和sdate=actualdate。我尝试如下使用where子句，但它不起作用。selectv3.*,t3.*fromAv3JOINBt3wherev3.id=t3.noandv3.sdate=t3.actualdatelimit1;使用On子句:selectv3.*,t3.*fromAv3JOINBt3ON(v3.id=t3.noandv3.sdate=t3.actualdate)limit1
尝试连接6个表，每个表中大约有500万行。尝试加入在所有表上按升序排序的帐号。Map任务成功完成，reducer在66.68%时停止工作。尝试了增加reducer数量等选项，还尝试了其他选项sethive.auto.convert.join=true;并设置hive.hashtable.max.memory.usage=0.9；并设置hive.smalltable.filesize=25000000L；但结果是一样的。尝试使用少量记录(如5000行)，查询效果非常好。请建议可以在这里做什么以使其发挥作用。 最佳答案 66%的Redu
在进行SQL查询时，我们经常需要联合多个表来获取更全面的数据。然而，在使用INNERJOIN连接表时，有时会遇到重复数据的问题，这可能会导致查询结果不准确或者性能下降。在关系型数据库中，INNERJOIN是一种常用的连接方式，它能够将两个或多个表中的数据按照指定的条件进行匹配，返回满足条件的数据集。然而，当连接的表中存在重复数据时，INNERJOIN可能会导致结果数据冗余，从而影响查询的准确性和性能。使用DISTINCT关键字DISTINCT关键字用于去除查询结果中的重复行，保留唯一的行。通过在SELECT语句中添加DISTINCT关键字，可以避免INNERJOIN连接表时出现重复数据的问题。
2013-05-29:使用最新配置和额外信息更新了问题。早些时候我在virtualbox图像中进行测试。现在我正在生产服务器上进行测试，它更好地反射(reflect)了现实世界。现在问题应该很清楚了。如果你之前帮助过我，请仔细阅读一遍目前我在PostgreSQL中发现了一个非常慢的查询，尽管我不明白它是如何变慢的。我将它缩小了一点，所以在这里发布它要小得多(而且快得多，但仍然很慢!)。小背景:在这个项目中，我有属于用户的广告。用户是国内某个地区的一部分。一个区域可以有多个子区域，所以区域表是一棵树。一个网络被分配给一个区域。在网络上过滤时，它应该过滤该区域及其在树中的所有子区域。因为我
前沿懒得看过程的话这里直接总结一下最后的解决方法：如果不能直接减少主表的数据（小表驱动大表），就想办法把多个leftjoin合成一个子查询，速度是否变快，没有的话再在子查询底下加一个having条件（having什么不重要，结果不会错就行）项目场景：项目场景：因为一些迫不得已的原因（产品一定要）导致一个分页查询数据的sql非常复杂，查询效率巨巨巨慢（从来没查到过结果，最长等了2分钟）问题描述涉及项目，就不贴真实代码了，大概结构是selectp.id,p.name,ps2.sortfromtable1pleftjointable2psonp.name=ps.nameandps.region=1l
测试所用到的数据参考：原文链接：https://blog.csdn.net/m0_52606060/article/details/135080511本教程的计算环境为HiveonMR。计算资源的调整主要包括Yarn和MR。Join算法概述Hive拥有多种join算法，包括CommonJoin，MapJoin，BucketMapJoin，SortMergeBucktMapJoin等，下面对每种join算法做简要说明：CommonJoinCommonJoin是Hive中最稳定的join算法，其通过一个MapReduceJob完成一个join操作。Map端负责读取join操作所需表的数据，并按照关
