hive中exists和in和join哪个效率高

在Hive中，exists、in和join的效率也是不同的。一般来说，join比exists和in更高效，因为Hive使用MapReduce并行处理数据，join可以利用MapReduce的并行计算能力，同时还可以使用Map端join或Reduce端join来优化查询性能。但是，如果查询的数据量非常小，或者需要查询的数据只是一个简单的列表，则使用exists或in可能更快。在实际应用中，应该根据具体情况来选择最合适的查询方式。另外，Hive还支持子查询的方式，可以使用子查询替代exists或in语句，也可以使用子查询替代join语句，具体哪种方式更高效还需根据实际情况测试。

相关问题

spark on hive和hive on spark哪个效率更高

对于效率的比较，很难一概而论。Spark on Hive和Hive on Spark是两种不同的架构模式，各有优势和适用场景。

Spark on Hive是指在Spark上使用Hive作为数据存储和查询引擎。这种架构模式可以利用Hive的元数据和查询优化功能，同时又能充分发挥Spark的分布式计算能力。适用于复杂的数据分析和处理任务，特别是需要使用Hive的元数据和查询语言的场景。对于大规模数据集和复杂查询，Spark on Hive可以提供较高的性能。

Hive on Spark是指在Hive上使用Spark作为计算引擎。这种架构模式允许用户在Hive中使用Spark的强大计算功能，同时能够利用Hive的优化器和元数据管理功能。适用于需要使用Hive的元数据和查询语言，但同时也需要Spark的计算能力的场景。对于大规模数据集和需要复杂计算的任务，Hive on Spark可以提供较高的性能。

总体而言，选择Spark on Hive还是Hive on Spark要根据具体的业务需求和数据特点来决定。如果需要使用Hive的元数据和查询语言，并且对复杂查询有较高要求，可以选择Spark on Hive；如果主要需要Spark的计算能力，并且需要与Hive的元数据和查询语言进行集成，可以选择Hive on Spark。

hive中临时表和with as 哪个性能高

在Hive中，临时表和with as子查询的性能也是不同的。with as语句可以在查询中定义临时的结果集，类似于子查询，但是可以在查询中多次使用，不需要重复定义。相比较而言，with as语句的性能更高，因为它不需要写入HDFS，也不需要建立元数据信息，类似于内存中的操作，所以with as语句的执行效率更高。而临时表则需要写入磁盘和建立元数据信息，创建和销毁临时表的过程也会对性能造成影响。但是，临时表可以在多个查询之间共享和重复使用，而with as语句仅限于当前查询中使用。在实际应用中，应该根据具体情况来选择最合适的方式。如果需要在查询中多次使用临时结果集，可以考虑使用with as语句，如果需要在多个查询之间共享结果集，可以考虑使用临时表。