读取的 是 hive表，相当于 有届流，单 中途 计算逻辑需要用到其他的hive , 那怎么jion

在处理需要读取Hive表并中途执行计算逻辑（如JOIN操作）的情况时，您可以采用以下方法：

技术方案

1. 直接在Hive中执行JOIN操作

   • 步骤：
     1. 直接在Hive SQL查询中完成所需的JOIN操作。例如，如果您有两个表table1和table2，并且想要基于某些共同列进行JOIN，可以编写如下Hive SQL：

     SELECT t1.column, t2.column
     FROM table1 t1
     JOIN table2 t2 ON t1.common_column = t2.common_column;
     

     1. 运行此查询后，结果会是一个新的数据集，该数据集可以直接用于后续的分析或进一步的计算逻辑。

2. 使用MaxCompute并切换至Hive兼容模式

   • 如果您最终目的是在MaxCompute中进行复杂计算，但中途需要利用Hive表的数据，并且希望保持SQL风格一致，可以先将Hive表的数据导入MaxCompute，然后在MaxCompute中执行JOIN。
   • 前提：确保MaxCompute已设置为Hive兼容模式。
   • 步骤：
     1. 使用数据同步工具（如DataWorks中的数据同步任务）或者自定义脚本将Hive表数据同步至MaxCompute。
     2. 在MaxCompute中，使用与Hive类似的SQL语法进行JOIN操作，因为MaxCompute在Hive兼容模式下支持大部分Hive的SQL语法。

3. EasyRec模型训练中的数据读取

   • 若您的场景涉及EasyRec模型训练，可以通过配置EasyRec以读取Hive表作为输入数据。虽然EasyRec主要用于模型训练、评估和预测，不直接支持JOIN操作，但您可以在将数据传入EasyRec之前，在Hive或MaxCompute中完成JOIN处理。

注意事项

• 性能考量：直接在Hive中执行JOIN可能面临性能问题，特别是对于大数据量操作。确保对JOIN的列进行了合理索引优化。
• 资源管理：在MaxCompute中进行数据处理时，注意任务的资源配置，以避免资源不足导致的任务失败。
• 数据同步：如果选择将Hive数据同步到MaxCompute，需定期同步以保证数据的新鲜度。

综上所述，根据您的具体需求和环境，可以选择最适合的方法来实现Hive表之间的JOIN操作，并结合后续的计算逻辑。