MapJoin通常用于一个很小的表和一个大表进行join的场景,具体小表有多小,由参数hive.mapjoin.smalltable.filesize来决定,该参数表示小表的总大小,默认值为25000000字节,即25M。 Hive0.7之前,需要使用hint提示 /* + mapjoin(table) */才会执行MapJoin,否则执行Common Join,但在0.7版本之后,默认自动会转换Map Join...
MapJoin通常用于一个很小的表和一个大表进行join的场景,具体小表有多小,由参数hive.mapjoin.smalltable.filesize来决定,该参数表示小表的总大小,默认值为25000000字节,即25M. Hive0.7之前,需要使用hint提示* /+ mapjoin(table) */才会执行MapJoin,否则执行Common Join,但在0.7版本之后,默认自动会转换Map Join,...
2. MapReduce Job在Map阶段,每个Mapper从Distributed Cache读取HashTableFiles到内存中,顺序扫描大表,在Map阶段直接进行Join,将数据传递给下一个MapReduce任务; tips: 如果Join的两张表一张表是临时表,就会生成一个ConditionalTask,在运行期间判断是否使用MapJoin, 这里面涉及到一个概念 就是CommonJoinResolver优化器, ...
如果不指定MapJoin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,即:在Reduce阶段完成join.整个过程包含Map、Shuffle、Reduce阶段。 Map阶段 读取源表的数据,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value为join之后所关心的(select...
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...
1、小表自动选择Mapjoinsethive.auto.convert.join=true;默认值:false。该参数为true时,Hive自动对左边的表统计量,若是小表就加入内存,即对小表使用Map join2、小表阀值sethive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000;默认值:25M hive.smalltable.filesize(replaced by hive.mapjoin.smalltable.filesizeinHive0.8....
Hive MapJoin 摘要 MapJoin是Hive的一种优化操作,其适用于小表JOIN大表的场景,由于表的JOIN操作是在Map端且在内存进行的,所以其并不需要启动Reduce任务也就不需要经过shuffle阶段,从而能在一定程度上节省资源提高JOIN效率 使用 方法一: 在Hive0.11前,必须使用MAPJOIN来标记显示地启动该优化操作,由于其需要将小表加载...
MapJoin 会生成两个Task, 首先启动一个任务扫描小表,生成HashTable数据结构文件,然后加载进分布式缓存 DistributeCache 中,第二个 Task 会扫描大表,然后根据大表中每一条数据中的关联字段去和DistributeCache 中的小表对应的 HashTable 做关联,并直接输出结果,因为没有 Reduce 阶段,所以输出的文件个数和 Mapper 的...
二、特殊Join 利用Hive进行Join连接操作，相较于MR有两种执行方案，一种为Common Join，另一种为Map Join，Map Join是相对于Common Join的一种优化，省去Shullfe和Reduce的过程，大大的降低的作业运行的时间。1. Common Join 也称之为Shuffle Join/Reduce Join。过程：① 首先会启动一个Task，Mapper会去读表HDFS...