它对应的配置项是hive.optimize.bucketmapjoin,优化器是BucketMapJoinOptimizer。但我们的业务中用分桶表较少,所以就不班门弄斧了,只是提一句。 倾斜均衡配置项 这个配置与上面group by的倾斜均衡配置项异曲同工,通过hive.optimize.skewjoin来配置,默认false。 如果开启了,在join过程中Hive会将计数超过阈值hive.skew...
百度试题 结果1 题目请解释Hive中的Bucket Map Join的工作原理。相关知识点: 试题来源: 解析 Bucket Map Join:通过将表按照相同字段分桶,并在join时指定bucket列,实现Map端join。反馈 收藏
sethive.auto.convert.sortmerge.join=truesethive.optimize.bucketmapjoin=true;sethive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge=true; hive中 bucket mapjoin 与 SMB join(Sort-Merge-Bucket)区别: 1bucket mapjoin 1.1 条件 1) set hive.optimize.bucketmapjoin = true; 2) 一个表的bucket数是另一个表bucket数...
如果使用rand()函数对没有划分成桶的表进行取样,即使只需要读取很 小一部分样本,也要扫描整个输入数据集: hive〉 SELECT * FROM users > TABLESAMPLE(BUCKET 1 OUT OF 4 ON rand()); 2 Doe ①从Hive 0.6.0开始,对以前的版本,必须把mapred.reduce .tasks设为表中要填 充的桶的个数。如果桶是排序的,还...
1、Join算法概述 Hive拥有多种join算法,包括Common Join,Map Join,Bucket Map Join,Sort Merge Buckt Map Join等,下面对每种join算法做简要说明: 1)Common Join Common Join是Hive中最稳定的join算法,其通过一个MapReduce Job完成一个join操作。Map端负责读取join操作所需表的数据,并按照关联字段...
表的Join是数据分析处理过程中必不可少的操作,Hive同样支持Join的语法,Hive Join的底层还是通过MapReduce来实现的,Hive实现Join时,为了提高MapReduce的性能,提供了多种Join方案来实现,例如适合小表Join大表的Map Join,大表Join大表的Reduce Join,以及大表Join的优化方案Bucket Join等。
1. hive 的三种join 1.reduceJoin也叫 Common Join、Shuffle Join 2.MapJoin 3.Sort Merge Bucket Join(分桶表Join) 2. SMB(Sort Merge Bucket) Join 分桶表join 说明: 大表与大表join时,如果key分布均匀,单纯因为数据量过大,导致任务失败或运行时间过长 ...
SET hive.auto.convert.join=true; SET hive.optimize.bucketmapjoin=true; -- 默认false 在一个分桶的map端join中,所有参与join的表必须是分桶表,并且join的字段是分桶字段(通过CLUSTERED BY指定),另外,对于大表的分桶数量必须是小表分桶数量的倍数。
hive.mapjoin.check.memory.rows:localtask 每处理完多少行,就执行内存检查。默认为 100000。 注意:Map JOIN 不适合FULL/RIGHT OUTER JOIN。 4.3 bucket map join 4.3.1 bucket map join概念 bucket map join:在Hive中,当表非常大,而且所有需要关联的表都是分桶表,并且关联字段都是分桶字段,那么我们就可以使用...
1. Common Join Map 阶段 Shuffle 阶段 Reduce 阶段 注意 2. Map Join 注意 3. Bucket Map Join 4. Sort Merge Bucket Map Join 1. Common Join 如果不指定 MapJoin 或者不符合 MapJoin 的条件,那么 Hive 解析器会默认执行 Common Join,即在 Reduce 阶段完成 join。整个过程包含 Map、Shuffle、Reduce 阶段...