在阐述Hive Join具体的优化方法之前，首先看一下Hive Join的几个重要特点，在实际使用时也可以利用下列特点做相应优化： 1.只支持等值连接 2.底层会将写的HQL语句转换为MapReduce...，并且reduce会将join语句中除最后一个表外都缓存起来 3.当三个或多个以上的表进行join操作时，如果每个on使用相同的字段连接时只会产生一个mapreduce 具体的优化建议： 1.合理的设置...原因：hive在对每行记录操作时会把其他表先缓存起来，直到扫描最后的表进行计算 6.对于经常join的表，针对join字段进行分桶，这样在join时不必全表扫描 7.小表进行mapjoin 如果在join...设置方式主要分两种： 1）自动方式 set hive.auto.convert.join=true; hive.mapjoin.smalltable.filesize，设置可以mapjoin的表的大小，...这种优化方式存在一个缺点：有可能部分数据永远不会被处理到
hive的一些join操作以及hivejoin操作的优化 1. Join原理 ?...Join优化 在正常生产环境下，上述Join操作虽然通用，但是会很浪费时间，因为不仅需要Map阶段，还需要Reduce阶段整合数据，所以上述Join操作也称作（Reduce Side Join）...上面就是Map Side Join的原理了，可以看出每个Mapper里面都会有一个Small Table Data，这样就可以在Map端完成两张表的Join 默认情况下，25M一下的算小表，该属性由 hive.smalltable.filesize...my_order o ON u.uid = o.uid; -- 方式二：设置hive.auto.convert.join = true，这样hive会自动判断当前的join操作是否合适做map join...设置属性hive.optimize.bucketmapjoin= true控制hive 执行bucket map join Map端接受N个小表的Hashtable，做连接操作时，只需要Hashtable
Left Semi-Join Hive支持的Join方式有Inner Join和Outer Join，这和标准SQL一致。除此之外，还支持一种特殊的Join：Left Semi-Join。...Left Semi-Join即左半开连接，Hive使用左半开连接实现 in / exists 语法，在0.13版本推出IN/NOT IN/EXISTS/NOT EXISTS 语法后，已经不经常使用。...作用相当于： SELECT a.key, a.value FROM a WHERE a.key in (SELECT b.key FROM B); StreamTable Hive在执行Join时，默认会将前面的表直接加载到缓存...所以在SQL语句中，大表放在join后面，会有很好的优化效果，或者可以直接标注为StreamTable，来指定进行stream的表。...b.key1) MapJoin Hive在执行Join时，可以使用MapJoin，将小表直接加载到Map作业中，以减少Shuffle开销。
hive Optimizer的改进 注意，本文讨论的hive join优化器是从hive 0.11.0版本起添加的， 本文描述了Hive查询执行计划的优化，以提高join效率并减少对用户提示的需求。...Hive自动识别各种用例并对其进行优化。Hive 0.11改进了这些情况的优化器： Join过程中加入有表可以存于内存。...星形join的增强功能 Hive 0.11中的优化器增强功能专注于有效处理星型模型中所需的join。最初的工作仅限于星型模型join，其中projection和filter后的所有维度表同时适合内存。...如果hive.auto.convert.join设置为true，则优化器不仅会将连接转换为mapjoins，还会尽可能地合并MJ *模式。...设置hive.auto.convert.join.use.nonstaged为true可避免在这些情况下进行预先分stage。 当前优化 1.将尽可能多的MJ操作分组为一个MJ。
关于 hive 的优化与原理、应用的文章，前面也陆陆续续的介绍了一些，但大多都偏向理论层面，本文就介绍一个实例，从实例中一步步加深对 hive 调优的认识与意识。...3、优化：reduce side join VS Cartesian product 如果你真的把这条语句放到 Hive 上执行，然后恰好你有张表还非常大，那么恭喜你。。。...而 hive 本身是对 union all 的 join 做了优化的，当多个 union all 子查询同一张表时，只扫描一次源文件，但这里为什么会三个子查询各扫描一次呢？...可能是这里的 union all 子查询使用了 join 的缘故，导致 hive 的 union all 执行计划优化失效了。...p=265 [5] 数据仓库中的SQL性能优化（Hive篇） http://www.zihou.me/html/2014/02/12/9207.html [6] Hive优化以及执行原理
最近对hive的join用的比较多，特地归纳下常用的各种连接，看看hive的连接和我们普通的是否有不同。...2222 Time taken: 23.147 seconds, Fetched: 2 row(s) （2）内连接 inner join： hive (cfpd_ods_safe)> select...（3）左连接left join： hive (cfpd_ods_safe)> select * from ta left join tb on ta.uid=tb.uid; ta.uid tb.uid...： hive (cfpd_ods_safe)> select * from ta left outer join tb on ta.uid=tb.uid; ta.uid tb.uid 1111...： hive (cfpd_ods_safe)> select * from ta full outer join tb on ta.uid=tb.uid; ta.uid tb.uid 1111
Apache Hive Join (Hive Join解析) Apache Hive Join Join解析 ⊙通俗的讲 A left join B 的连接的记录数与A表的记录数同...A right join B 的连接的记录数与B表的记录数同 A left join B 等价B right join A ?....* from a left outer join b on a.k =b.k --上面两种一样left join是left outer join的简写...在你要使用多个left join的时候 比如说10个 我们把10个全都写成left join的形式 然后再SQL让他自动运行一下，它会把最后一次出现的left join...变成left outer join 所以依此推理，最后一个left join会以left outer join的形式存在 当然，不管变不变对结果的显示没有任何影响
Join如何运行 首先，让我们讨论一下 Join 如何在Hive中运行。Common Join 操作如图1所示被编译为 MapReduce 任务。...使用分布式缓存 Hive-1641 解决了这个扩展问题。优化的基本思想是在原始 Join 的 MapReduce 任务之前创建一个新的 MapReduce 本地任务。...因此，所有 Mapper 都可以将此持久化的哈希表文件加载回内存，并像之前一样进行 Join。优化的 Map Join 的执行流程如下图所示。优化后，小表只需要读取一次。...由于 Map Join 比 Common Join 更快，因此最好尽可能运行 Map Join。以前，Hive用户需要在查询中给出提示来指定哪一个是小表。...根据文件大小将Join转换为MapJoin Hive-1642 通过自动将 Common Join 转换为 Map Join 来解决此问题。对于 Map Join，查询处理器应该知道哪个输入表是大表。
b.dbitchclassifysexscore from (select strmd5,uiscoreporngroupcredit from user where dt=20180925) as a join...3、如果一个key在user表和filter_log表中都重复出现1k次，两个表join，总数据量为1k*1k=100w，也就说这一个key的结果就有100w条。这还只是1k次，如果是10w呢？...partition by strmd5,uiscoreporngroupcredit) rn from user where dt=20180925) a where a.rn=1) as c #第一个子查询 join...20180925 and uiappid=300047) b where b.rank=1) as d # 第二个子查询 on c.strmd5 = d.strpicdownloadimgmd5; # join...条件 【结果】： 原来6个小时都没查出来的join，现在25分钟就可以计算出结果了。
MMR 解决的不是 join 优化，而是回表优化: mutil-range read , 正如他的名字一样，优化的是离散范围的读，具体是优化在 主键上离散范围的读 如果是从辅助索引读取符合条件的...离散读取主键索引的情况 MMR 做的事情是 把得到的 主键先放在 read_rnd_buffer ，然后排序，然后再去主键索引读取 数据行，这样的话就能减少离散读 BKA 依赖于 MMR 进行 join...优化： Batch Key Access ，正和她的名字一样，是批量的用一堆主键 去 读取主键索引。 ...)情况下用不上的 join buffer，每读一行驱动表，就将连接字段放入 join buffer 然后将 join buffer 传给 MMR ，MMR 负责 去连接字段对应的被驱动表的辅助索引上读取主键...，并且放到 read_rnd_buffer ，然后排序，再去被驱动表的主键索引读取行数据 大表 join 对内存的影响： 如果被驱动表是 大表，驱动表也比较大，能被分成几个 join buffer，
/bin/hive-f /home/my/hive-script.sql HIVE_HOME/bin/hive-i /home/my/hive-init.sql 3.hive CLI hive>...set i=32; hive> set i; hive> select a.* from xiaojun a; hive> !...ls; hive> dfs -ls; eg: hive> set$i=’121.61.99.14.128160791368.5′; hive> selectcount(*) from...1.Join Hive 仅仅支持等值连接（equality joins）、外连接（outer joins）和（left/right joins）。...Hive 不支持全部非等值的连接，由于非等值连接很难转化到 map/reduce 任务。另外，Hive 支持多于 2 个表的连接。
Hive也支持这样的操作，而且由于Hive底层运行在hadoop上，因此有很多地方可以进行优化。比如小表到大表的连接操作、小表进行缓存、大表进行避免缓存等等......hive> select * from aa a join bb b on a.c=b.a; WARNING: Hive-on-MR is deprecated in Hive 2 and may not...hive> select * from aa a right outer join bb b on a.c=b.a; WARNING: Hive-on-MR is deprecated in Hive...> select * from aa a full outer join bb b on a.c=b.a; WARNING: Hive-on-MR is deprecated in Hive 2 and...hive> select * from aa a left semi join bb b on a.c=b.a; WARNING: Hive-on-MR is deprecated in Hive 2
众所周知，hive 提供了三种join方式，common join/map join/ smb join，那么如何选择最合适的join 类型？ 1....map join 也称之为mapside join, 通常应对小表关联大表情形，对common join 的优化，将小表转换成为以join条件为key的hashTable分布式缓存到各个节点上去，然后map...由此可见map join 是使用通过空间来换取时间的优化方式，即使用内存消耗来代替shuffle、reduce操作。...小表的定义：set hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000; 认为小于等于这个数据的表都是小表 开启map join： set hive.auto.convert.join...SMB map join 优化任务 explain 查看执行计划如下：
hive 的 join 类型有好几种，其实都是把 MR 中的几种方式都封装实现了，其中 join on、left semi join 算是里边具有代表性，且使用频率较高的 join 方式。...1、联系 他们都是 hive join 方式的一种，join on 属于 common join（shuffle join/reduce join），而 left semi join 则属于 map...由于 hive 中没有 in/exist 这样的子句（新版将支持），所以需要将这种类型的子句转成 left semi join。...3、两种 join 的“坑” 由于HIVE中都是等值连接，在JOIN使用的时候，有两种写法在理论上是可以达到相同的效果的，但是由于实际情况的不一样，子表中数据的差异导致结果也不太一样。 ...4、Refer （1）HIVE 中内连接(JOIN ON)与LEFT SEMI JOIN查询结果不一致的分析 http://scholers.iteye.com/blog/1710594 （
一.前述 本节主要描述Hive的优化使用，Hive的优化着重强调一个 把Hive SQL 当做Mapreduce程序去优化 二.主要优化点 1.Hive运行方式： 本地模式 集群模式 本地模式 开启本地模式...5 Hive Join 优化 Join计算时，将小表（驱动表）放在join的左边 Map Join：在Map端完成Join 两种实现方式： 1、SQL方式，在SQL语句中添加MapJoin标记（mapjoin...= true; （该参数为true时，Hive自动对左边的表统计量，如果是小表就加入内存，即对小表使用Map join）（默认左边的加载到内存中去） 相关配置参数： hive.mapjoin.smalltable.filesize...） hive.auto.convert.join.noconditionaltask; （默认值：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...： map端做聚合操作是hash表的最大可用内容，大于该值则会触发flush hive.groupby.skewindata 是否对GroupBy产生的数据倾斜做优化，默认为false（自动优化解决思路如下
介绍 MAPJION会把小表全部加载到内存中，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，由于在map端是进行了join操作，省去了reduce运行的时间，算是hive中的一种优化。...SELECT /*+ MAPJOIN(b) */ a.key, a.value FROM a JOIN b ON a.key = b.key 前提b表是一张小表，具体小表有多小，由参数hive.mapjoin.smalltable.filesize...开启hive.auto.convert.join=true参数时，默认值是false，满足条件的话Hive在执行时候会自动转化为MapJoin，或使用hint提示 /*+ mapjoin(table)...参数列表： 1、小表自动选择Mapjoin 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
BNL 算法在大表 join 的时候性能就差多了，比较次数等于两个表参与 join 的行数的乘积，很消耗 CPU 资源。 本文章介绍对这两个算法的优化。...NLJ 算法加入join_buffer 优化后的 BKA 算法的流程： ? 注：如果 join buffer 放不下 P1~P100 的所有数据，就会把这 100 行数据分成多段执行。...解决： explain 是否使用了BNL算法，如果是则做优化，给被驱动表的join字段加上索引，把BNL算法转成BKA算法。...相比于优化前的 join 语句需要做 10 亿次条件判断来说，这个优化效果还是很明显的。...优化的方向就是给被驱动表的关联字段加上索引； 基于临时表的改进方案，对于能够提前过滤出小数据的 join 语句来说，效果还是很好的； BNL算法优化： BNL算法，如果读取的是冷表，而且量比较大，循环读取
values(i, i, i); set i=i+1; end while; end;; delimiter ; call idata(); 什么是Multi-Range Read（MRR）优化...Multi-Range Read优化的目的是尽量使用顺序读盘。...show global variables like 'read_rnd_buffer_size'; 如果需要稳定使用MRR优化的时候需要执行一下命令(现在的优化器策略判断消耗的时候会更倾向于不使用...如果需要发挥MRR的优势，就需要多取一些值然后再去表t2对比，存储这些值的区域我们可以使用BNL算法中的join_buffer。 BKA算法就是优化后NLJ算法（增加了MRR的优势）。...MySQL8.0以后支持Hash Join了，如上图。
Hive的Join的文档说明地址： https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual%2BJoins 以下为两个测试数据表建表语句...left join测试数据 hive left join测试数据 测试1：left join 语句： select * from table1 left outer join table2 on(table1...’ ‘table2’ in join type specifie 我用的HIVE版本是0.8，不支持直接的left join写法； 测试2：left outer join 语句： select * from...结论： hive不支持’left join’的写法； hive的left outer join：如果右边有多行和左边表对应，就每一行都映射输出；如果右边没有行与左边行对应，就输出左边行，右边表字段为NULL...； hive的left semi join：相当于SQL的in语句，比如上面测试3的语句相当于“select * from table1 where table1.student_no in (table2
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