[Hadoop]Hive r0.9.0中文文档（二）之联表查询Join
一、Join语法 join_table: table_reference [INNER] JOIN table_factor [join_condition] | table_reference {LEFT|RIGHT|FULL} [OUTER] JOIN table_reference join_condition | table_reference LEFT SEMI JOIN table_reference join_condition table_reference: table_factor | join_table table_factor: tbl_name [alias] | table_subquery alias | ( table_references ) join_condition: ON equality_expression ( AND equality_expression )* equality_expression: expression = expression Hive 只支持等值连接（equality joins）、外连接（outer joins）和（left semi joins）。Hive 不支持所有非等值的连接，因为非等值连接非常难转化到 map/reduce 任务。另外，Hive 支持多于 2 个表的连接。允许的等值连接 SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id = b.id) SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id = b.id AND a.department = b.department) 不允许的连接 SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id <> b.id) 多表连接 SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key2) 二、Join的Map/Reduce实现 可以 join 多于 2 个表，例如 SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key2) 如果join中多个表的 join key 是同一个，则 join 会被转化为单个 map/reduce 任务，例如： SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key1) 被转化为单个 map/reduce 任务，因为 join 中只使用了 b.key1 作为 join key。 SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key2) 而这一 join 被转化为 2 个 map/reduce 任务。因为 b.key1 用于第一次 join 条件，而 b.key2 用于第二次 join。 三、请把最大的表放在最后 join 时，每次 map/reduce 任务的逻辑是这样的：reducer 会缓存 join 序列中除了最后一个表的所有表的记录，再通过最后一个表将结果序列化到文件系统。这一实现有助于在 reduce 端减少内存的使用量。实践中，应该把最大的那个表写在最后（否则会因为缓存浪费大量内存）。例如： SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key1) 所有表都使用同一个 join key（使用 1 次 map/reduce 任务计算）。Reduce 端会缓存 a 表和 b 表的记录，然后每次取得一个 c 表的记录就计算一次 join 结果，类似的还有： SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key2) 这里用了 2 次 map/reduce 任务。第一次缓存 a 表，用 b 表序列化；第二次缓存第一次 map/reduce 任务的结果，然后用 c 表序列化。 四、外连接 LEFT，RIGHT和FULL OUTER关键字用于处理join中空记录的情况，例如： SELECT a.val, b.val FROM a LEFT OUTER JOIN b ON (a.key=b.key) 对应所有 a 表中的记录都有一条记录输出。输出的结果应该是 a.val, b.val，当 a.key=b.key 时，而当 b.key 中找不到等值的 a.key 记录时也会输出 a.val, NULL。“FROM a LEFT OUTER JOIN b”这句一定要写在同一行——意思是 a 表在 b 表的左边，所以 a 表中的所有记录都被保留了；“a RIGHT OUTER JOIN b”会保留所有 b 表的记录。OUTER JOIN 语义应该是遵循标准 SQL spec的。Join 发生在 WHERE 子句之前。如果你想限制 join 的输出，应该在 WHERE 子句中写过滤条件——或是在 join 子句中写。这里面一个容易混淆的问题是表分区的情况： SELECT a.val, b.val FROM a LEFT OUTER JOIN b ON (a.key=b.key) WHERE a.ds='2009-07-07' AND b.ds='2009-07-07' 会 join a 表到 b 表（OUTER JOIN），列出 a.val 和 b.val 的记录。WHERE 从句中可以使用其他列作为过滤条件。但是，如前所述，如果 b 表中找不到对应 a 表的记录，b 表的所有列都会列出 NULL，包括 ds 列。也就是说，join 会过滤 b 表中不能找到匹配 a 表 join key 的所有记录。这样的话，LEFT OUTER 就使得查询结果与 WHERE 子句无关了。解决的办法是在 OUTER JOIN 时使用以下语法： SELECT a.val, b.val FROM a LEFT OUTER JOIN b ON (a.key=b.key AND b.ds='2009-07-07' AND a.ds='2009-07-07') 这一查询的结果是预先在 join 阶段过滤过的，所以不会存在上述问题。这一逻辑也可以应用于 RIGHT 和 FULL 类型的 join 中。Join 是不能交换位置的。无论是 LEFT 还是 RIGHT join，都是左连接的。 SELECT a.val1, a.val2, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key) LEFT OUTER JOIN c ON (a.key = c.key) 先 join a 表到 b 表，丢弃掉所有 join key 中不匹配的记录，然后用这一中间结果和 c 表做 join。这一表述有一个不太明显的问题，就是当一个 key 在 a 表和 c 表都存在，但是 b 表中不存在的时候：整个记录在第一次 join，即 a JOIN b 的时候都被丢掉了（包括a.val1，a.val2和a.key），然后我们再和 c 表 join 的时候，如果 c.key 与 a.key 或 b.key 相等，就会得到这样的结果：NULL, NULL, NULL, c.val。 五、Left Semi Join LEFT SEMI JOIN 是 IN/EXISTS 子查询的一种更高效的实现。Hive 当前没有实现 IN/EXISTS 子查询，所以你可以用 LEFT SEMI JOIN 重写你的子查询语句。LEFT SEMI JOIN 的限制是， JOIN 子句中右边的表只能在 ON 子句中设置过滤条件，在 WHERE 子句、SELECT 子句或其他地方过滤都不行。 SELECT a.key, a.value FROM a WHERE a.key in (SELECT b.key FROM B); 可以被重写为： SELECT a.key, a.val FROM a LEFT SEMI JOIN b on (a.key = b.key) 六、Map Side JoinMap Side JoinIf all but one of the tables being joined are small, the join can be performed as a map only job. The query does not need a reducer. For every mapper a,b is read completely. A restriction is that a FULL/RIGHT OUTER JOIN b cannot be performed. SELECT /*+ MAPJOIN(b) */ a.key, a.value FROM a join b on a.key = b.key 七、Bucketed Map Join If the tables being joined are bucketized, and the buckets are a multiple of each other, the buckets can be joined with each other. If table A has 8 buckets are table B has 4 buckets, the following join: SELECT /*+ MAPJOIN(b) */ a.key, a.value FROM a join b on a.key = b.key can be done on the mapper only. Instead of fetching B completely for each mapper of A, only the required buckets are fetched. For the query above, the mapper processing bucket 1 for A will only fetch bucket 1 of B. It is not the default behavior, and is governed by the following parameterset hive.optimize.bucketmapjoin = trueIf the tables being joined are sorted and bucketized, and the number of buckets are same, a sort-merge join can be performed. The corresponding buckets are joined with each other at the mapper. If both A and B have 4 buckets SELECT /*+ MAPJOIN(b) */ a.key, a.value FROM A a join B b on a.key = b.key can be done on the mapper only. The mapper for the bucket for A will traverse the corresponding bucket for B. This is not the default behavior, and the following parameters need to be set: set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.BucketizedHiveInputFormat; set hive.optimize.bucketmapjoin = true; set hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge = true;
