hive 两大表关联

在Hive中，可以使用三种方式对两个表进行关联：左连接、内连接和右连接。

左连接（left join）是指以左表（jion1）为基准，将左表中的所有记录和右表（jion2）中满足条件的记录进行关联。如果右表中没有匹配的记录，则右表的字段值为NULL。

内连接（inner join）是指将左表和右表中满足条件的记录进行关联。只有在左表和右表都有匹配记录的情况下，才返回结果。

右连接（right join）是指以右表（jion2）为基准，将右表中的所有记录和左表（jion1）中满足条件的记录进行关联。如果左表中没有匹配的记录，则左表的字段值为NULL。

相关问题

hive两张表关联update

在Hive中，表的关联更新（update）操作是不支持的。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它主要用于大规模数据的批处理和查询。Hive的设计初衷是为了支持数据的读取和分析，而不是实时的事务处理。

在Hive中，数据通常以表的形式存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中。对于需要更新数据的场景，Hive提供了INSERT INTO语句来插入新数据，但是没有提供直接的UPDATE语句来更新已有数据。

如果你需要实现类似关联更新的功能，可以考虑以下两种方法：

1. 使用INSERT INTO语句和子查询：可以通过编写一个子查询来获取需要更新的数据，并将其插入到目标表中。例如：

   INSERT INTO table2
   SELECT t1.id, t1.name, t2.age
   FROM table1 t1
   JOIN table2 t2 ON t1.id = t2.id;

这样可以将table1和table2关联的数据插入到table2中。

2. 使用外部工具或编程语言：如果需要更复杂的更新逻辑，可以使用外部工具或编程语言（如Python、Java等）来读取和处理Hive表的数据，并实现自定义的关联更新逻辑。

hive两张表 关联 怎么 输出 关联不上的数据

在Hive中，如果你想要找出两张关联的表中没有匹配到的数据，通常需要通过左连接（LEFT JOIN）或全outer join（FULL OUTER JOIN）来完成，并过滤掉右边表中的NULL值。假设你有表A和表B，关联字段为`common_field`：

1. 左连接示例：

   SELECT A.*, B.*
   FROM table_A A
   LEFT JOIN table_B B ON A.common_field = B.common_field;

如果你想查看那些在A表中有记录但在B表中没有对应记录的数据，可以添加条件 `WHERE B.common_field IS NULL;`

2. 全外连接示例：

   SELECT A.*, B.*
   FROM table_A A
   FULL OUTER JOIN table_B B ON A.common_field = B.common_field;

这次不需要额外的过滤条件，所有A表中的记录都会展示，B表中没有匹配的部分会在`B.common_field`列显示NULL。

如果你想只看哪条记录未关联上，可以直接对结果集筛选，例如找出A表中没有匹配B表的行：

SELECT * FROM table_A A
WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM table_B B WHERE A.common_field = B.common_field);