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大数据,英文是big data,是数据集合和信息资产。其战略意义不在于它的庞大,而是在于对这些数据进行专业化处理。换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的加工能力,大数据开发就是通过加工实现数据的增值。从技术上看,大数据与云计算密不可分。因为大数据无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构,依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术,对海量数据进行分布式数据挖掘。
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Join语句:连接操作。一些注意事项:
1、Hive只支持等值连接(equality joins)、外连接(outer joins)和(left/right 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。
2、Hive 支持多于2个表的连接。
3、join 时,每次 map/reduce 任务的逻辑: 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)。
4、LEFT,RIGHT 和 FULL OUTER 关键字用于处理 join 中空记录的情况。
5、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。