但是我们现在需要把shuffle弄出来才方便我们理解下面的东西,所以我们设置一下这个参数:hive.auto.convert.join,现在这个值是true,我们将它设置成false在走一次看看情况是什么,然后再开始将。 通过上面的两次操作,我们知道原来join还可以有两种的,一种是没有reduce的一种是有reduce的。 一般正常的join我们其实可以把其定...
这个很好理解,一般来说(map side join除外,后面会介绍),map过程负责分发数据,具体的join操作在reduce完成,因此,如果多表基于不同的列做join,则无法在一轮map-reduce任务中将所有相关数据shuffle到统一个reducer 对于多表join,hive会将前面的表缓存在reducer的内存中,然后后面的表会流式的进入reducer和reducer内存中其它...
如果没开启hive.auto.convert.join=true或者不符合MapJoin的条件,那么Hive解析器会将Join操作转换成Common Join,在Reduce阶段完成join。并且整个过程包含Map、Shuffle、Reduce阶段。 1 Map阶段 读取表的数据,Map输出时候以 Join on 条件中的列为key,如果Join有多个关联键,则以这些关联键的组合作为key; Map输出的 valu...