mapJoin的主要意思就是,当链接的两个表是一个比较小的表和一个特别大的表的时候,我们把比较小的table直接放到内存中去,然后再对比较大的表格进行map操作。join就发生在map操作的时候,每当扫描一个大的table中的数据,就要去去查看小表的数据,哪条与之相符,继而进行连接。这里的join并不会涉及reduce操作。map端joi...
set hive.ignore.mapjoin.hint=false;//有以上三个配置了,其实这个配置是多余的 set mapred.max.split.size=100000000;//把每个map的输入数据配小点(默认bolcksize:256M) 再次跑程序,还是失败,现象完全一样。最后想到,既然map失败,那就去看看每个map的jvm到底在做什么:jmap -heap 查看每个map的内存使用情况,jst...
跟当前进程的MaxHeap有关,跟当前进程的UsedMemory有关,跟参数maxMemoryUsage有关(hive.mapjoin.localtask.max.memory.usage),通过分析比较我们可以发现,上述的方案1和4,直接关闭mapjion,避免启动MapredLocalTask,就不会出现这样的check,进而不会出现问题;上述的方案2,减小join表的大小,进而减小UsedMemory,也可以解决...
set hive.cbo.enable=false; set hive.ignore.mapjoin.hint=false; set hive.optimize.bucketmapjoin = true; 相应语句: explain formattedselect/*+ mapjoin(pd) */*fromorder_detail_bucketedjoinpayment_detail_bucketed on order_detail_bucketed.id=payment_detail_bucketed.order_detail_id; explain formatt...
可以hive.mapjoin.localtask.max.memory.usage将内存使用极限调大到0.999,这个配置默认是0.9。但是很明显这个举措既不治标也不治本,内存里面根本就放不下。 因此可以 set hive.auto.convert.join = false #关闭mapjion,自从hive0.11.0之后这个参数默认为true 调小hive.smalltable.filesize,默认是25000000(在2.0.0版...
所以说就算把数据全部方案哈希表也是完全够用的,如果只是想避免这个问题也很简单,通过直接设置set hive.auto.convert.join = false 关闭MapJoin,将任务放在hadoop运行;但是mapjoin作为一种hive任务的优化手段,可以大大降低任务的运行时间,如果关闭此配置,那么所有涉及mapjoin任务的运行时效都将得不到保障,所以我们只能迎...
问题出现原因:这个错误是因为hive的map join参数默认是开启的: 当机器内存不足时,无法在Map端进行join,即会报错 解决方法: 1、可以关闭上面的map join 改为common join shell命令行:set hive.auto.convert.join=false 2、修改配置文件下的参数可以把map join 关闭,使用common join ...
hive mapjoin优化 默认为10MB,如果大于该值不会执行mapjoin,hive语句中直接设置的mapjoin也不再起作用。 参考hive wiki把hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size 修改大一些就ok。 官方解释为: hive.auto.convert.join.noconditionaltask * Default Value: true...
根据mapjoin的计算原理，MAPJION会把小表全部读入内存中，在map阶段直接拿另外一个表的数据和内存中表数据做匹配。这种情况下即使笛卡尔积也不会对任务运行速度造成太大的效率影响。而且hive的where条件本身就是在map阶段进行的操作，所以在where里写入不等值比对的话，也不会造成额外负担。如此看来，使用MAPJOIN开发的...