由于 hive 与传统关系型数据库面对的业务场景及底层技术架构都有着很大差异，因此，传统数据库领域的一些技能放到 Hive 中可能已不再适用。关于 hive 的优化与原理、应用的文章，前面也陆陆续续的介绍了一些，但大多都偏向理论层面，本文就介绍一个实例，从实例中一步步加深对 hive 调优的认识与意识。

1、需求

需求我做了简化，很简单，两张表做个 join，求指定城市，每天的 pv，用传统的 RDBMS SQL 写出来就这样的：

SELECT t.statdate,  c.cname,  count(t.cookieid)FROM tmpdb.city cJOIN ecdata.ext_trackflow t ON (t.area1= c.cname            OR t.area2 =c.cname            OR t.area3 = c.cname)WHERE t.statdate>=‘20140818‘ and t.statdate<=‘20140824‘  AND platform=‘pc‘GROUP BY t.statdate,    c.cname;

怎么样？根据 SQL 看懂需求没问题吧？

2、非等值 join 问题

然后把这条 SQL 贴到 hive 中去执行，然后你会发现报错了：

FAILED: SemanticException [Error 10019]: Line 5:32 OR not supported in JOIN currently ‘cname‘

这是因为 hive 受限于 MapReduce 算法模型，只支持 equi-joins（等值 join），要实现上述的非等值 join，你可以采用笛卡儿积（ full Cartesian product ）来实现：

SELECT t.statdate,  c.cname,  count(t.cookieid)FROM tmpdb.city cJOIN ecdata.ext_trackflow tWHERE t.statdate>=‘20140818‘  AND t.statdate<=‘20140824‘  AND platform=‘pc‘  AND (t.area1= c.cname  OR t.area2 =c.cname  OR t.area3 = c.cname)GROUP BY t.statdate,    c.cname;

然后再拿着这条语句执行下。

改写非等值 join：union all

既然不允许非等值 join，那我们换一下思路，多个子查询 union all，然后汇总：

SELECT dt,       name,       count(cid)FROM  (SELECT t.statdate dt,          c.cname name,          t.cookieid cid   FROM tmpdb.city c   JOIN ecdata.ext_trackflow t ON t.area1 =c.cname   WHERE t.statdate>=‘20140818‘     AND t.statdate<=‘20140824‘     AND platform=‘pc‘   UNION ALL SELECT t.statdate dt,     c.cname name,     t.cookieid cid   FROM tmpdb.city c   JOIN ecdata.ext_trackflow t ON t.area2 =c.cname   WHERE t.statdate>=‘20140818‘     AND t.statdate<=‘20140824‘     AND platform=‘pc‘   UNION ALL SELECT t.statdate dt,     c.cname name,     t.cookieid cid   FROM tmpdb.city c   JOIN ecdata.ext_trackflow t ON t.area3 =c.cname   WHERE t.statdate>=‘20140818‘     AND t.statdate<=‘20140824‘     AND platform=‘pc‘) tmp_trackflowGROUP BY dt,         name;

Hive不支持非相等的join