map端join的优势就是在于没有shuffle,在实际的应用中,我们这样设置: set hive.auto.convert.join=true; 此外,hive有一个参数:hive.mapjoin.smalltable.filesize,默认值是25mb(其中一个表大小小于25mb时,自动启用mapjoin) 要求:在hive做join时,要求小表在前(左) 2)join语句优化 优化前 select m.cid,u.id f...
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顾名思义就是join的动作在map阶段完成, 不必动用reducer. 但是要用上map-side join必须满足的条件是两个join的表, 必须有一个足够小. 小到可以使用 Hadoop的 DistributedCache 功能把小表缓存到各个执行节点上去. 而大表使用各个mapper来和分布缓存中的小表做具体的join. 默认小于25Mb的表就会被视...
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...
这个很好理解,一般来说(map side join除外),map过程负责分发数据,具体的join操作在reduce完成,因此,如果多表基于不同的列做join,则无法在一轮map-reduce任务中将所有相关数据shuffle到统一个reducer 对于多表join,hive会将前面的表缓存在reducer的内存中,然后后面的表会流式的进入reducer和reducer内存中其它的表做join...
1. reduce side join 利用了mapreduce框架的sort-merge机制来使得相同key的数据聚合在一起,在map阶段会分别读取输入dataset,然后根据join key来分发每条记录(其他值包装在value中),在reduce阶段读取所有同一个join key对应的所有记录后,就可以做笛卡尔积,然后将结果再emit出去。
Map-side Join(MapJoin)是一种用于处理数据倾斜问题的方法,特别适用于一个小表和一个大表进行连接的场景。在MapJoin中,小表被缓存在内存中,并与大表进行连接操作,以减少大表的数据复制和数据倾斜问题。以下是如何使用MapJoin来解决数据倾斜问题的步骤:
hive可以join两个以上的表。 如果两个以上join,join的字段都一样,类型也一样,那就只生成一个mapreduce任务。 2.1 两表join# 建表导入数据 -- 创建表test_aCREATETABLEtest_a(idint,name string)ROWFORMAT DELIMITEDFIELDSTERMINATED BY'\t';-- 创建表test_bCREATETABLEtest_b(idint,name string)...
如果未显式指定map side join,或者没有达到触发map join的条件,那么会进行reduce端的join即common join。这种join包含map、shuffle、reduce三个步骤 Map阶段:读取源表数据,map输出以关联字段作为key,value为join之后所关心的列(select 或 where中需要用到的列);value还包含表的tag信息,表明此value来自哪个表 ...
09--Hive Job任务执行优化--join查询优化(mapside、reduceside、bucket)。听TED演讲,看国内、国际名校好课,就在网易公开课