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,...
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.filesizeinHive0.8.1...
在进行试验之前,先说下官方对于 Map Join的原理说明: Hive MapJoin原理说明: MapJoin 就是在Map阶段将小表读入内存并生成HashTableFiles,然后顺序扫描大表完成Join。 上图是Hive MapJoin的原理图,出自Facebook工程师Liyin Tang的一篇介绍Join优化的slice,从图中可以看出MapJoin分为两个阶段: 1. 通过MapReduce Loca...
HIVE调优之MapJoin 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。容易发生数据倾斜。可以用MapJoin把小表全部加载到内存在map端进行join,避免reducer处理 开启MapJoin参数设置 设置自动选择Mapjoin( 默认为false):set hive.auto.convert.join = ...
set hive.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 join 2、小表阀值 set hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000; 默认值:25M hive.smalltable.filesize (replaced by hive.mapjoin.smalltable.filesize in Hive 0.8.1) ...
HiveSQL: 1、建表 create table if not exists jieguo ( ds string, fee string , cnt string ) partitioned by (pt string) 2、跑数据Insert overwrite table jieguo partition (pt=201503)Select /*+MAPJOIN(a)*/b.ds,sum(b.fee),count(b.buyer_id)from ip bJoin(Select ds, fee,buyer_idFrom...
hive.mapjoin.localtask.max.memory.usage 调大到0.999 set hive.ignore.mapjoin.hint=false; 关闭忽略mapjoin的hints 原理及问题分析 MapJoin原理可以参见这里,讲的比较清楚。出现问题的地方就是MapredLocalTask这里,在客户端本地启动一个Driver进程,扫描小表的数据,将其转换成一个HashTable的数据结构,这个过程中在...
# hive 的默认值就是这个,不用特别设置 set hive.input.format= org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat; Map Map 个数:输入文件切片的个数就是 Map 个数,跟 输入文件集合的 文件个数、文件大小有关系。 如何控制:通过设置 split(切片) 大小、合并小文件,控制 Map 的个数。
Hive map阶段缓慢,优化过程详细分析 Hive支持多种压缩格式,有的压缩格式支持split,而有的并不支持,比如LZO。当不支持split的时候,数据块有多大,Hive的map任务就得处理多大,而Hive表的分区数据有可能存在不均衡的现象,就会导致有的map快,有的map慢。当遇到LZO格式的时候,最好的方式是建立索引,可以加快处理速度。