hive中where和on的区别

在 Hive 中，where 和 on 都是用于过滤数据的关键字。其中，where 是在数据汇总后对查询结果进行过滤，而 on 是在进行表关联的过程中使用的，用于指定连接条件。在 Hive 中，使用 where 进行数据过滤时，语句一般为：SELECT * FROM table WHERE condition；而使用 on 进行表连接时，语句一般为：SELECT * FROM table1 JOIN table2 ON condition。

相关问题

hive中 on后面不能跟or

在Hive中，ON关键字用于在JOIN操作中指定连接条件。但是，ON后面不能直接跟随OR关键字。这是因为Hive中的JOIN操作只支持单个连接条件。

在Hive中，我们可以使用WHERE子句来实现类似于OR的逻辑。在执行JOIN操作之后，我们可以使用WHERE子句来进一步过滤结果集，从而达到类似于OR的连接条件。

例如，我们可以利用WHERE子句将JOIN操作结果中的行进一步筛选出来。假设我们有两个表A和B，我们希望将它们连接起来，并根据一定的条件筛选结果。我们可以使用以下语法：

SELECT *
FROM A
JOIN B ON A.id = B.id
WHERE A.name = 'Alice' OR B.name = 'Bob';

上述示例中，我们使用JOIN操作将表A和表B连接起来，并在ON子句中指定连接条件(A.id = B.id)。然后，我们使用WHERE子句来进一步过滤JOIN操作结果，筛选出满足条件的行(A.name = 'Alice' 或 B.name = 'Bob')。

总之，在Hive中，我们不能直接在ON关键字后使用OR，但是我们可以使用WHERE子句来完成类似的逻辑。

hive on spark port

Hive on Spark是将Hive SQL查询引擎与Spark计算框架集成起来的一种方式。它通过将Hive中的查询转换为Spark作业来提高查询性能和扩展性。

要在Hive中使用Spark作为计算引擎，需要完成以下步骤：

1. 配置Hive和Spark：需要在Hive配置文件中设置Hive执行引擎为Spark，并配置Spark的相关参数。

2. 启动Spark：需要在Hive启动之前启动Spark，可以使用以下命令启动：

   $ spark-submit --class org.apache.spark.deploy.ClientApp \
       --master yarn \
       --deploy-mode client \
       --driver-memory 4g \
       --executor-memory 2g \
       --num-executors 20 \
       --executor-cores 2 \
       --queue default \
       --name "Spark shell" \
       /path/to/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.1.jar

3. 启动Hive：启动Hive时，需要将Hive执行引擎设置为Spark。可以使用以下命令启动：

   $ hive --hiveconf hive.execution.engine=spark

4. 创建Hive表：在Hive中创建表时，需要将表的存储格式设置为Spark。可以使用以下命令创建表：

   CREATE TABLE mytable (key INT, value STRING) 
   STORED AS PARQUET 
   LOCATION '/user/hive/warehouse/mytable' 
   TBLPROPERTIES ('spark.sql.sources.provider'='parquet');

5. 运行查询：在Hive中运行查询时，查询将被转换为Spark作业。可以使用以下命令运行查询：

   SELECT * FROM mytable WHERE key = 1;

以上是在Hive中使用Spark作为计算引擎的简要介绍，希望能对你有所帮助。