HIVE中Join的专题---Join详解

 

1.什么是等值连接？
2.hive转换多表join时，如果每个表在join字句中，使用的都是同一个列，该如何处理？
3.LEFT，RIGHT，FULL OUTER连接的作用是什么？
4.LEFT或RIGHT join是连接从左边还有右边？




Hive表连接的语法支持如下：
Sql代码  
join_table:  
    table_reference 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 CROSS JOIN table_reference [join_condition] (as of Hive 0.10)  
  
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只支持等连接，外连接，左半连接。hive不支持非相等的join条件（通过其他方式实现，如left outer join），因为它很难在map/reducejob实现这样的条件。而且，hive可以join两个以上的表。


例子
写join查询时，有几个典型的点要考虑，如下：


等连接
只有等连接才允许
Sql代码  
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)  
这两个是合法的连接
Sql代码  
SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id <> b.id)  
这个是不允许的。


多表连接
同个查询，可以join两个以上的表
Sql代码  
SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key2)  


join的缓存和任务转换 
hive转换多表join时，如果每个表在join字句中，使用的都是同一个列，只会转换为一个单独的map/reduce。
Sql代码  
SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key1)  
这个会转换为单独的map/reduce任务，只有b表的key1列在join被调用。 
另一方面
Sql代码  
SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key2)  
被转换为两个map/reduce任务，因为b的key1列在第一个join条件使用，而b表的key2列在第二个join条件使用。第一个map/reduce任务join a和b。第二个任务是第一个任务的结果join c。
在join的每个map/reduce阶段，序列中的最后一个表，当其他被缓存时，它会流到reducers。所以，reducers需要缓存join关键字的特定值组成的行，通过组织最大的表出现在序列的最后，有助于减少reducers的内存。
Sql代码  
SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key1)  
三个表，在同一个独立的map/reduce任务做join。a和b的key对应的特定值组成的行，会缓存在reducers的内存。然后reducers接受c的每一行，和缓存的每一行做join计算。
类似
Sql代码  
SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key2)  
这里有两个map/reduce任务在join计算被调用。第一个是a和b做join，然后reducers缓存a的值，另一边，从流接收b的值。第二个阶段，reducers缓存第一个join的结果，另一边从流接收c的值。
在join的每个map/reduce阶段，通过关键字，可以指定哪个表从流接收。
Sql代码  
SELECT /*+ STREAMTABLE(a) */ a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key1)  
三个表的连接，会转换为一个map/reduce任务，reducer会把b和c的key的特定值缓存在内存里，然后从流接收a的每一行，和缓存的行做join。


join的结果 
LEFT，RIGHT，FULL OUTER连接存在是为了提供ON语句在没有匹配时的更多控制。例如，这个查询：
Sql代码  
SELECT a.val, b.val FROM a LEFT OUTER JOIN b ON (a.key=b.key)  
将会返回a的每一行。如果b.key等于a.key,输出将是a.val,b.val,如果a没有和b.key匹配，输出的行将是a.val,NULL。如果b的行没有和a.key匹配上，将被抛弃。语法"FROM a LEFT OUTER JOIN b"必须写在一行，为了理解它如何工作——这个查询，a是b的左边，a的所有行会被保持；RIGHT OUTER JOIN将保持b的所有行， FULLOUTER JOIN将会保存a和b的所有行。OUTER JOIN语义应该符合标准的SQL规范。


join的过滤
Joins发生在where字句前，所以，如果要限制join的输出，需要写在where字句，否则写在JOIN字句。现在讨论的一个混乱的大点，就是分区表
Sql代码  
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'  
将会连接a和b，产生a.val和b.val的列表。WHERE字句，也可以引用join的输出列，然后过滤他们。
但是，无论何时JOIN的行找到a的key，但是找不到b的key时，b的所有列会置成NULL，包括ds列。这就是说，将过滤join输出的所有行，包括没有合法的b.key的行。然后你会在LEFT OUTER的要求扑空。
也就是说，如果你在WHERE字句引用b的任何列，LEFTOUTER的部分join结果是不相关的。所以，当外连接时，使用这个语句
Sql代码  
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'  
join的输出会预先过滤，然后你不用对有a.key而没有b.key的行做过滤。RIGHT和FULL join也是一样的逻辑。 


join的顺序
join是不可替换的，连接是从左到右，不管是LEFT或RIGHT join。
Sql代码  
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)  
首先，连接a和b，扔掉a和b中没有匹配的key的行。结果表再连接c。这提供了直观的结果，如果有一个键都存在于A和C，但不是B：完整行(包括 a.val1,a.val2,a.key)会在"a jOINb"步骤，被丢弃，因为它不在b中。结果没有a.key，所以当它和c做LEFT OUTER JOIN,c.val也无法做到，因为没有c.key匹配a.key(因为a的行都被移除了)。类似的，RIGHTOUTER JOIN(替换为LEFT),我们最终会更怪的效果,NULL, NULL, NULL, c.val。因为尽管指定了join key是a.key=c.key，我们已经在第一个JOIN丢弃了不匹配的a的所有行。
为了达到更直观的效果，相反，我们应该从
Sql代码  
FROM c LEFT OUTER JOIN a ON (c.key = a.key) LEFT OUTER JOIN b ON (c.key = b.key).  
LEFT SEMI JOIN实现了相关的IN / EXISTS的子查询语义的有效途径。由于Hive目前不支持IN / EXISTS的子查询，所以你可以用 LEFT SEMI JOIN 重写你的子查询语句。LEFT SEMIJOIN 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。
Sql代码  
SELECT a.key, a.value FROM a WHERE a.key in (SELECT b.key FROM B);  
可以重写为
Sql代码  
SELECT a.key, a.val FROM a LEFT SEMI JOIN b on (a.key = b.key)  


mapjoin
但如果所有被连接的表是小表，join可以被转换为只有一个map任务。查询是
SELECT /*+ MAPJOIN(b) */ a.key, a.value
FROM a join b ona.key = b.key
不需要reducer。对于每一个mapper,A和B已经被完全读出。限制是a FULL/RIGHTOUTER JOIN b不能使用。
如果表在join的列已经分桶了，其中一张表的桶的数量，是另一个表的桶的数量的整倍，那么两者可以做桶的连接。如果A有4个桶，表B有4个桶，下面的连接：
Sql代码  
SELECT /*+ MAPJOIN(b) */ a.key, a.value FROM a join b on a.key = b.key  
只能在mapper工作。为了为A的每个mapper完整抽取B。对于上面的查询，mapper处理A的桶1，只会抽取B的桶1，这不是默认行为，要使用以下参数：
Sql代码  
set hive.optimize.bucketmapjoin = true;  
如果表在join的列经过排序，分桶，而且他们有相同数量的桶，可以使用排序-合并 join。每个mapper，相关的桶会做连接。如果A和B有4个桶，
Sql代码  
SELECT /*+ MAPJOIN(b) */ a.key, a.value FROM A a join B b on a.key = b.key  
只能在mapper使用。使用A的桶的mapper，也会遍历B相关的桶。这个不是默认行为，需要配置以下参数：
Sql代码  
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.BucketizedHiveInputFormat;  
set hive.optimize.bucketmapjoin = true;  

set hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge = true;