大数据Hive系列之Hive MapReduce

x33g5p2x  于2021-12-25 转载在 其他  
字(0.5k)|赞(0)|评价(0)|浏览(341)

1.  JOIN

1.1  join操作

INSERT OVERWRITE TABLE pv_users 
SELECT pv.pageid, u.age FROM page_view pv JOIN user u ON (pv.userid = u.userid);

1.2  MR过程

  • Map
    a.  以 JOIN ON 条件中的列作为 Key,如果有多个列,则 Key 是这些列的组合。
    b.  以 JOIN 之后所关心的列作为 Value,当有多个列时,Value 是这些列的组合。
         在 Value 中还会包含表的 Tag 信息,用于标明此 Value 对应于哪个表。 
    c.  按照 Key 进行排序。 

  • Shuffle
    根据 Key 的值进行 Hash,并将 Key/Value 对按照 Hash 值推至不同对 Reduce 中。 

  • Reduce
    Reduce根据 Key 值进行 Join 操作,并且通过 Tag 来识别不同的表中的数据。 

1.3  MR过程图

2.  GROUP BY

2.1  group by操作

SELECT pageid, age, count(1) FROM pv_users GROUP BY pageid, age;

2.2  MR过程图

3.  DISTINCT

3.1  distinct操作

SELECT age, count(distinct pageid) FROM pv_users GROUP BY age;

3.2  MR过程图

上一篇:Hive API

相关文章