1. common join是最常见的join 类型,需要执行shuffle操作,根据join条件对数据进行重新分布,shuffle操作需要网络IO/磁盘IO操作,若在数据量较大并且分布不均匀会导致数据倾斜,对任务执行效率产生影响。其使用场景是对于两表数量都不大的场景使用 。explain 查看执行计划如下: 2. map join 也称之为mapside join, 通常...
Hive中的Map-side Join和Reduce-side Join是两种不同的数据连接方式。 Map-side Join是指在Map阶段进行数据连接操作,即在数据被分发到各个节点执行Map任务时就将需要连接的数据集加载到内存中,以便在Map任务中进行连接操作。这样可以减少数据在节点之间的传输量,提高连接操作的效率。但是,Map-side Join对内存的要求较...
Map-side Join(Map Join) map Join的主要思想就是,当关联的两个表是一个小表和一个大表的时候,我们把比较小的表直接放到内存中去,然后再对比较大的表进行map操作,join就发生在map操作的时候,每当扫描大表中的一行数据,就要去查看小表的数据,哪条与之相符,继而进行连接。 这样的join并不会涉及reduce操作,自然...
1.reduce side join: i.也叫common join,最简单的join方式 ii.在map阶段,map函数同时读取两个文件File1和File2,为了区分两种来源的key/value数据对,对每条数据打一个标签>(tag),(比如tag=1表示来自文件File1,tag=2表示来自文件File2。reduce阶段,reduce函数获取key相同的来自File1和File2文件的value list,然后...
map-side JOIN语句 map-site JOIN语句会在Map阶段将小表读到内存,直接在 Map 端 进行JOIN,这种连接需要在查询语句中显式申明,如下所示: SELECT /* + MapJOIN(t1) */ s1.stuid,s2.stuid from student s1 JOIN student s2 ON s1.stuid = s2.stuid; ...
2. map join 也称之为mapside join, 通常应对小表关联大表情形,对common join 的优化,将小表转换成为以join条件为key的hashTable分布式缓存到各个节点上去,然后map 操作扫描大表数据,每读取一条记录便从hashTable查询相对应的记录输出。由此可见map join 是使用通过空间来换取时间的优化方式,即使用内存消耗来代替...
HIVE JOIN 概述 Hive join的实现包含了: Common (Reduce-side) Join Broadcast (Map-side) Join Bucket Map Join Sort Merge Bucket Join Skew Join 这里记录下前两种. 第一种是common join,就像字面意思那样,它是一种最常见的join实现方式,但是不够灵活,并且性能也不够好。
set hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000 原理:如果所有表中有一个表足够得小,是可以完成载入内存中的,那么这时Hive可以执行一个map-side JOIN,将小表完全放到内存,Hive便可以直接和内存中的小表进行逐一匹配,从而减少所需要的reduce过程,有时甚至可以减少某些map task任务。
1 mapjoin的应用场景如下：1.有一个极小的表<1000行2:需要做不等值join的where操作（a.x < b.y 或者 a.x like b.y等，注：目前版本join下不支持不等值操作，不等值需加到where条件里）如果把不等于写到where里会造成笛卡尔积，如果数据量很大，笛卡尔积的后果不可想象，速度可能慢的惊人！根据mapjoin的...
mapside join 方法一: select /*+ MAPJOIN(time_dim)/ count() from store_sales join time_dim on (ss_sold_time_sk = t_time_sk) 方法二:这个可以由 hive 自动进行 map 端 join set hive.auto.convert.join=true; select count(*) from ...