Hadoop中两表JOIN的处理方法

1. 概述 在传统数据库(如:MYSQL)中,JOIN操作是非常常见且非常耗时的.而在HADOOP中进行JOIN操作,同样常见且耗时,由于Hadoop的独特设计思想,当进行JOIN操作时,有一些特殊的技巧. 本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法,然后给出了几种针对不同输入数据集的优化方法. 2. 常见的join方法介绍 假设要进行join的数据分别来自File1和File2. 2.1 reduce side join reduce side join是一种最简单的join方式,其主

1. 概述 在传统数据库(如:MYSQL)中,JOIN操作是非常常见且非常耗时的.而在HADOOP中进行JOIN操作,同样常见且耗时,由于Hadoop的独特设计思想,当进行JOIN操作时,有一些特殊的技巧. 本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法,然后给出了几种针对不同输入数据集的优化方法. 2. 常见的join方法介绍 假设要进行join的数据分别来自File1和File2. 2.1 reduce side join reduce side join是一种最简单的join方式,其主

向oracle中的表插入数据的方法有以下几种: 假设表名为User 第一种方法:select t.*,rowid from User t;-->点击钥匙那个标记就可向表中添加数据 第二种方法:select t.*,rowid from User t for update;-->点击钥匙那个标记就可向表中添加数据 第三种方法:在oracle中的table表中选中你要添加数据的那个表-->点击右键-->选中Edit data-->就可向表中添加数据 第四种方法:通过DAO层来添加

1. 概述 在传统数据库(如:MYSQL)中,JOIN操作是非常常见且非常耗时的.而在HADOOP中进行JOIN操作,同样常见且耗时,由于Hadoop的独特设计思想,当进行JOIN操作时,有一些特殊的技巧. 2. 常见的join方法介绍 假设要进行join的数据分别来自File1和File2. reduce side join是一种最简单的join方式,其主要思想如下: 在map阶段,map函数同时读取两个文件File1和File2,为了区分两种来源的key/value数据对,对每条数据打一个标

转自:http://blog.csdn.net/leoleocmm/article/details/8602081 1. 概述 在传统数据库(如:MYSQL)中,JOIN操作是非常常见且非常耗时的.而在HADOOP中进行JOIN操作,同样常见且耗时,由于Hadoop的独特设计思想,当进行JOIN操作时,有一些特殊的技巧. 本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法,然后给出了几种针对不同输入数据集的优化方法. 2. 常见的join方法介绍 假设要进行join的数据分别来自File1和Fi

一.概述 对于RDBMS中的join操作大伙一定非常熟悉,写sql的时候要十分注意细节,稍有差池就会耗时巨久造成很大的性能瓶颈,而在Hadoop中使用MapReduce框架进行join的操作时同样耗时,但是由于hadoop的分布式设计理念的特殊性,因此对于这种join操作同样也具备了一定的特殊性.本文主要对MapReduce框架对表之间的join操作的几种实现方式进行详细分析,并且根据我在实际开发过程中遇到的实际例子来进行进一步的说明. 二.实现原理 1.在Reudce端进行连接. 在Reudc

一.方法介绍 假设要进行join的数据分别来自File1和File2. 参考:https://blog.csdn.net/yimingsilence/article/details/70242604 1.1 reduce side join reduce side join是一种最简单的join方式,其主要思想如下:在map阶段,map函数同时读取两个文件File1和File2,为了区分两种来源的key/value数据对,对每条数据打一个标签(tag),比如:tag=0表示来自文件File1,t

通过用户手机号,更新他的添加时间和过期时间,两表关联更改副表内容 UPDATE expand_money e INNER JOIN members m ON e.uid = m.id SET e.add_time=unix_timestamp(),e.expired_time=unix_timestamp()+60*60*24*7 WHERE m.user_phone = '139139139139'

近期在做数据迁移的工作,老系统的数据迁移到新系统,当中麻烦的确不少,因为是重新设计的系统与老系统中有太多的不一至性,例如表结构,字段的处理,像附件的存储方式,还有历史遗留数据... 后面会慢慢的把相关技术处理细节展现出来,当然,难度不大,只是琐碎事情太多. 今天就简单来看看数据的关联更新. 业务场景: 同一个业务,有一张主表及一张子表,字段差不多,只是老系统中主键生成方式GUID,而新的主键生成方式自增长型,这里就不论合不合理了,来看看我们的问题. 我们要做的就是把老数据导入到新表,并且保持他们