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; 可以通过设置Hive的属性hive.auto.convert.join=true自动开启map-side JOIN...
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...
>hive.auto.convert.join.noconditionaltask;【默认值为true,将普通的join转化为普通的mapjoin时,是否将多个mapjoin转化为一个mapjoin】 >hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size;【将多个mapjoin转化为一个mapjoin时,列表的最大值】 四.Map-Side聚合 通过设置以下参数开启在map端的聚合:set hive.map.aggr...
所谓map-side聚合,就是在map端维护一个hash table,利用其完成分区内的、部分的聚合,然后将部分聚合的结果,发送至reduce端,完成最终的聚合。map-side聚合能有效减少shuffle的数据量,提高分组聚合运算的效率。map-side 聚合相关的参数如下:--启用map-side聚合set hive.map.aggr=true;--hash map占用map端内存的最大...
map端负责读取数据,并按照分组字段分区,通过shuffle,将数据发往reduce端,各组数据在reduce端完成最终的聚合运算。如果group by分组字段的值分布不均,就可能导致大量相同的key进入同一reduce,从而导致数据倾斜。有以下两种解决思路: (1)map-side聚合:开启后数据会先在map端完成部分聚合,这样即便原始数据是倾斜的,经过...
--启用map-side聚合set hive.map.aggr=true;--用于检测源表数据是否适合进行map-side聚合。检测的方法是:先对若干条数据进行map-side聚合,若聚合后的条数和聚合前的条数比值小于该值,则认为该表适合进行map-side聚合;否则,认为该表数据不适合进行map-side聚合,后续数据便不再进行map-side聚合。set hive.map.ag...
方式一:在sql语句中添加mapjoin的标记 :/+MAPJOIN(smallTable)/ 方式二:设置自动开启的mapjoin:set hive.auto.convert.join=true; 3、大表join大表 map-side 考虑会不会发生reduce,并且考虑reduce压力是否大(是否会出现某个reduce数据量庞大的情况) join计算的时候,将小表(驱动表)放在join的左边 Map join:在Ma...
另外,如果其中一张表是小表,还可以放入内存,Hive就可以在map端执行连接操作(称为 map-side JOIN),从而省略了常规连接操作中的reduce过程。 代码语言:javascript 复制 sethive.auto.convert.join=true; 用户可以自己配置小表的大小(单位:字节) 代码语言:javascript ...
前面两个很好理解,基本上每个人都会接触到,但最后一种,可能有同学还是比较陌生,SMB 存在的目的主要是为了解决大表与大表间的 Join 问题,分桶其实就是把大表化成了“小表”,然后 Map-Side Join 解决之,这是典型的分而治之的思想。在聊 SMB Join 之前,我们还是先复习下相关的基础概念。
具体而言，连接两个在（包含连接列的）相同列上划分了桶的表，可以使用 Map 端连接 （Map-side join）高效的实现。比如JOIN操作。对于JOIN操作两个表有一个相同的列，如果对这两个表都进行了桶操作。那么将保存相同列值的桶进行JOIN操作就可以，可以大大较少JOIN的数据量。分桶示例 （1）开启hive分桶功能 set ...