标签：hive
语法
join_table:
table_referenceJOIN table_factor [join_condition]
| table_reference{LEFT|RIGHT|FULL} [OUTER] JOIN table_reference join_condition
| table_reference[url=]LEFT SEMIJOIN[/url] table_reference join_condition
table_reference:
table_factor
| join_table
table_factor:
tbl_name[alias]
| table_subqueryalias
| (table_references )
join_condition:
ONequality_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/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。另外，Hive 支持多于 2 个表的连接。
写 join 查询时，需要注意几个关键点：
1、只支持等值join
例如：
SELECT a.* FROMa JOIN b ON (a.id = b.id)
SELECT a.* FROM a JOIN b
ON (a.id = b.id AND a.department =b.department)
是正确的，然而:
SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id b.id)
是错误的。
1. 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。
[url=] [/url]
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）。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 FROMa
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[url=]序列化[/url] ；第二次缓存第一次 map/reduce 任务的结果，然后用 c 表序列化。
4．LEFT，RIGHT 和 FULLOUTER 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 JOINb ON (a.key=b.key)
WHEREa.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，LEFTOUTER 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.keyAND
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 JOINc 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。
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。
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 LEFTSEMI JOIN b on (a.key = b.key)
hive join详解
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原文地址：http://blog.csdn.net/crxy2016/article/details/45223325
