hive的inner join 和left join

### 回答1：

inner join 和left join 都是基于两个表之间的关联关系，inner join 只会返回两个表之间有相同的值的记录，而left join 则会返回两个表中所有的记录，即使右表中没有相关的值也会返回左表中的记录。

### 回答2：
Hive中的inner join和left join是两种表连接方法。

Inner join（内连接）是根据两个表中的共同字段将它们匹配的记录连接起来。只有在两个表中都存在匹配的记录才会被保留下来。内连接可以将相关联的数据合并在一起，以便进行有意义的数据分析。例如，我们可以通过内连接将顾客表和订单表连接起来，以便在订单表中找到对应的顾客信息。

Left join（左连接）也是根据两个表中的共同字段来连接它们的记录，但是与内连接不同，左连接会保留左边表中所有的记录，而不仅仅是匹配的记录。对于右边表没有匹配的记录，将使用空值来填充。左连接常用于在一个表中找出对应的另一个表中的记录，即使这些记录在另一个表中不存在。例如，我们可以使用左连接将部门表和员工表连接起来，以便查看每个部门有哪些员工，即使某个部门没有员工也能够显示。

总之，inner join和left join是Hive中用于表连接的两种常见方法。根据需求可以选择使用内连接或左连接，以便合并相关的数据或者保留左边表的所有记录。

相关问题

hive inner join和left join并行么

在Hive中，Inner Join和Left Join可以并行执行，但具体是否并行取决于多个因素，包括Hive版本、执行引擎、数据分布、表大小等。

在Hive中，通过设置相关的参数可以控制Join的并行度。以下是一些常用的参数：

1. hive.exec.parallel：控制整个查询中并行执行的任务数，默认为-1，表示自动确定并行度。

2. hive.exec.parallel.thread.number：控制每个任务并行执行的线程数，默认为8。

3. hive.exec.parallel.join：控制Join操作的并行度，默认为true。当设置为true时，Hive会尽可能地并行执行Join操作。

4. hive.auto.convert.join：控制是否自动将Join操作转换为Map Join，默认为false。当设置为true时，如果Join的表较小，Hive会自动将Join操作转换为Map Join，从而提高性能。

需要注意的是，并行执行Join操作可能会增加对资源的需求，包括CPU、内存和磁盘IO等。因此，在设置并行度时需要根据集群资源和查询负载进行合理的配置，以避免资源竞争和性能下降。

另外，从Hive 2.3.0版本开始，引入了基于Tez的执行引擎。Tez执行引擎可以更好地支持并行执行Join操作，并提供更好的性能。可以通过设置hive.execution.engine属性为tez来启用Tez执行引擎。

hive inner join

Hive inner join is a type of join operation in Hive query language (HQL) that combines rows from two or more tables based on a matching condition. It selects only the records that have matching values in both tables being joined.

The syntax for performing an inner join in Hive is as follows:

SELECT column1, column2, ...
FROM table1
INNER JOIN table2
ON table1.column_name = table2.column_name;

In this syntax, `table1` and `table2` are the names of the tables to be joined, and `column_name` is the common column between the tables on which the join is performed. The result of the inner join will contain columns specified in the `SELECT` clause from both tables where the join condition is met.

It's important to note that Hive supports different types of joins such as inner join, left join, right join, and full outer join, allowing you to choose the appropriate join type based on your requirements.