hive表和mysql表join，hive和mysql结合

hive一张表自己和自己join卡死

1、先进入mysql，执行show variables like char%查看character_set_database 的value是latin然后把latin改成utf-8就好了，然后就解决了。

2、这个是hive的锁机制，可以暂时关掉，默认是true。关掉之后就可以删除表了，删掉之后可以再把它设置为true。

3、分析SQL发现，当3表(含3表)以上，hive join出来的数据是错误。

4、如果一个key在user表和filter_log表中都重复出现1k次，两个表join，总数据量为1k*1k=100w，也就说这一个key的结果就有100w条。这还只是1k次，如果是10w呢？利用row_number去重。

影响数据检索效率的几个因素

数据质量：数据质量是影响查全率和查准率的重要因素之一。如果待检索的数据质量较低或存在噪音、缺失或错误，可能会导致漏检或误检，从而影响查全率和查准率。

影响查全率的因素主要有：文献储存方面：数据库收录文献信息不全；索引词汇缺乏控制和专指性；词表结构不完整；词间关系模糊或不正确；标引不详；标引前后不一致；标引人员遗漏了原文的重要概念或用词不当等。

衡量信息检索效率的指标有查全率、查准率、漏检率、误检率、检索速度。查全率(Recall Ratio)是指从数据库内检出的相关的信息量与总量的比率。查全率绝对值很难计算，只能根据数据库内容、数量来估算。

影响数据检索效率的几个因素数据检索有两种主要形态。第一种是纯数据库型的。典型的结构是一个关系型数据，比如mysql。用户通过SQL表... 影响数据检索效率的几个因素数据检索有两种主要形态。第一种是纯数据库型的。

”信息检索效率，不仅是影响信息检索系统价值的主要因素，还是人们评价信息检索质量的重要指标。信息检索效率是指全、准、快、便、省（检全率、检准率、检索方便性、检索成本与效益），最主要的是“全”和“准”。

hive和mysql的区别是什么

全不同应用场景吧，HBase速度比Hive快了不知道多少。HBase是非关系型数据库（KV型），对key做索引，查询速度非常快（相比较Hive），适合实时查询；而Hive是关系型数据结构，适合做后期数据分析。

默认情况下，Hive元数据保存在内嵌的 Derby 数据库中，只能允许一个会话连接，只适合简单的测试。实际生产环境中不适用，为了支持多用户回话，需要一个独立的元数据库，所以使用 MySQL。

于是越来越多的非关系型数据库就开始出现，这类数据库与传统的关系型数据库在设计和数据结构有了很大的不同， 它们更强调数据库数据的高并发读写和存储大数据，这类数据库一般被称为NoSQL（Not only SQL）数据库。

Hive与传统的关系型数据库有很多类似的地方，例如对SQL的支持。

Pig与HIVE工具类似，都可以用类sql语言对数据进行处理。但是他们应用场景有区别，Pig用于数据仓库数据的ETL，HIVE用于数仓数据分析。

HiveSQL核心技能之表连接

Hive 支持常用的 SQL Join 语句，例如内连接、左外连接、右外连接以及 Hive 独有的 map 端连接。其中 map 端连接是用于优化 Hive 连接查询的一个重要技巧。先准备三张表。

然后，通过运行Hive的“analyze”命令为CBO准备数据，以收集我们想要使用CBO的表的各种统计信息。

同理，大表在前的话，小表的m条数据分别与大表的第一条数据比对，是m次，大表一共n条数据，所以共比对m * n次。hive操作是map端的join，小表先放入setup，然后大表切片，可能有多个切片在不同节点运行。

对 Hive 的调优既包含对HiveSQL 语句本身的优化，也包含 Hive 配置项和 MR 方面的调整。列裁剪就是在查询时只读取需要的列。

说明：hive 的表存放位置模式是由 hive-site.xml 当中的一个属性指定的，默认是存放在该配置文件设置的路径下，也可在创建数据库时单独指定存储路径。

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