hive mapjoin 方案 hive 显示使用mapjoin hive> set hive.auto.convert.join=true; hive> set hive.auto.convert.join...; hive.auto.convert.join=true hive> SELECT -- 可以显示的指定如下这一行mapjoin 关键词。.../*+mapjoin(b)*/ a.date,a.page_id,b.page_name, count(1) as pv, count(distinct gu_id) as uv...MapJoin 使用限制 MapJoin 使用限制，必须是join中从表（子查询）数据比较小。所谓从表，及左外连接的右表，或者右外连接的左表。
---->切片(orderId,pid,amount)----JoinMapper.map() pd.txt----->切片(pid,pname)----JoinMapper.map() 需求分析 MapJoin...public static void main(String[] args) throws Exception { Path inputPath=new Path("e:/mrinput/mapjoin..."); Path outputPath=new Path("e:/mroutput/mapjoin"); //作为整个Job的配置 Configuration conf = new
这时候就需要MAPJOIN。 原理 当一个大表和一个或多个小表做JOIN时，最好使用MAPJOIN，性能比普通的JOIN要快很多。另外，MAPJOIN 还能解决数据倾斜的问题。...注意：使用默认启动该优化的方式如果出现默名奇妙的BUG(比如MAPJOIN并不起作用),就将以下两个属性置为fase手动使用MAPJOIN标记来启动该优化。...hive.auto.convert.join=false(关闭自动MAPJOIN转换操作) hive.ignore.mapjoin.hint=false(不忽略MAPJOIN标记) 对于以下查询是不支持使用方法二...(MAPJOIN标记)来启动该优化的 select /*+MAPJOIN(smallTableTwo)*/ idOne, idTwo, value FROM ( select /*+MAPJOIN(...OUTER JOIN不能使用MAPJOIN； * MAPJOIN支持小表为子查询； * 使用MAPJOIN时需要引用小表或是子查询时，需要引用别名； * 在MAPJOIN中，可以使用不等值连接或者使用
mapjoin的使用方法 如果除一个表外，所有要连接的表都很小，则可以使用mapjoin进行关联。...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)...*/执行MapJoin。...Union Followed by a MapJoin Lateral View Followed by a MapJoin Reduce Sink (Group By/Join/Sort By/Cluster...By/Distribute By) Followed by MapJoin MapJoin Followed by Union MapJoin Followed by Join MapJoin Followed
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... bigTable ON smallTable.key = bigTable.key; 2、开启自动的MapJoin 自动的mapjoin 通过修改以下配置启用自动的mapjoin： set...; （大表小表判断的阈值，如果表的大小小于该值则会被加载到内存中运行） hive.ignore.mapjoin.hint； （默认值：true；是否忽略mapjoin hint 即mapjoin标记...） 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...） hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size; （将多个mapjoin转化为一个mapjoin时，其表的最大值） 6.Map-Side聚合（一般在聚合函数
执行过程优化 开启 MapJoin 在 Hive 中，hive.auto.convert.join 参数用于控制是否自动将非 MapJoin 转换为 MapJoin。...MapJoin 是一种优化技术，可以在将数据加载到内存时，将小表完整地加载到内存中，然后将大表的匹配数据通过哈希匹配加入到结果集中。这可以减少磁盘 I/O，提高查询性能。...而非 MapJoin 则是将数据通过数据传输进行联接，当数据量较大时，可能会导致性能下降。...可以修改 hive-site.xml 中的 hive.auto.convert.join 的参数值为 true 来开启 MapJoin（永久生效，但是需要重启集群），也可以在会话中执行 set hive.auto.convert.join...通过调整 hive.auto.convert.join 参数，你可以控制 Hive 是否自动将非 MapJoin 转换为 MapJoin，从而优化查询性能。
主要分为以下五类： 内连接(JOIN) 外链接({LEFT|RIGHT|FULL} [OUTER] JOIN) 半连接(LEFT SEMI JOIN) 笛卡尔连接(CROSS JOIN) 其他连接方式(eg. mapjoin...mapjoin只适合连接表是小表的情况，是一种空间换时间的解决方案。...语法格式： table_reference LEFT SEMI JOIN table_factor join_condition mapjoin 如果所有被连接的表都是小表，那么可以使用mapjoin...也就是说你使用mapjoin的前提就是你的连接数据比较小，mapjoin需要和其他join方式一起使用，一般情况下使用mapjoin的时候，推荐使用内连接。...语法格式为: select /*+ MAPJOIN(table_ref1) */ ... from table_ref join table_ref1 on ....; 子查询语法 Hive对子查询的支持有限
select * ，查询需要的列 （2）使用Limit N (3)使用条件过滤，pushdown. 3.源表合并 （1）合并不同SQL，一读多计算 （2）子查询合并 二、优化SQL复杂度 1.JOIN连接，MapJoin...优化(SELECT /* + MAPJOIN(b) */) 运行原理： ①小表数据全部加载内存； ②读取大表的每个Task加载一份小表数据。...限制条件： 使用场景： ①大表关联小标； ②使用不等值条件，例如or； ③系统内部自动优化为MapJoin；...④普通join连接可能发生数据倾斜（原因：null值、缺省值、大Key值；数据分发不合理等），可以显示指定mapjoin: 增加源表作为大表的并发度：set odps.sql.mapper.split.size...（2）解决方案 ①将full outer join 转化为left outer join + union all ②将小表设置为mapjoin 3.JOIN条件过滤
在Map阶段完成join操作，即MapJoin，这避免了 Shuffle，从而避免了数据倾斜。...a.id = b.id; 如果想将多个表放到Map端内存中，只需在mapjoin()中写多个表名称即可，用逗号分隔，如将a表和c表放到Map端内存中，则 /* +mapjoin(a,c) */ 。...在Hive 0.11版本及之后，Hive默认启动该优化，也就是不在需要显示的使用MAPJOIN标记，其会在必要的时候触发该优化操作将普通JOIN转换成MapJoin，可以通过以下两个属性来设置该优化的触发时机...注意：使用默认启动该优化的方式如果出现莫名其妙的BUG(比如MAPJOIN并不起作用)，就将以下两个属性置为fase手动使用MAPJOIN标记来启动该优化: hive.auto.convert.join...=false (关闭自动MAPJOIN转换操作) hive.ignore.mapjoin.hint=false (不忽略MAPJOIN标记) 再提一句：将表放到Map端内存时，如果节点的内存很大，但还是出现内存溢出的情况
(VectorMapJoinFastBytesHashMapStore.java:539) at org.apache.hadoop.hive.ql.exec.vector.mapjoin.fast.VectorMapJoinFastBytesHashMap.add...(VectorMapJoinFastStringCommon.java:59) at org.apache.hadoop.hive.ql.exec.vector.mapjoin.fast.VectorMapJoinFastStringHashMap.putRow...java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:266) ... 3 more StckOverFlow的回答 ❝加载 HashTable 时，在 MapJoin...也许没有mapjoin的替代路径已经成功，这就是它最终完成的原因。...Xmx1700m; --设置为 whive.tez.container.size 的 80% 尽量禁用Map端聚合，Map端聚合会导致OOM set hive.map.aggr=false; 检查 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 。...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。...1 ）开启 MapJoin 参数设置 （ 1 ）设置自动选择 MapJoin set hive.auto.convert.join=true; # 默认为 true （...2 ）大表小表的阈值设置（默认 25M 以下认为是小表）： set hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000; 2 ） MapJoin 工作机制...MapJoin 是将 Join 双方比较小的表直接分发到各个 Map 进程的内存中，在 Map 进程中进行 Join 操作，这样就不用进行 Reduce 步骤，从而提高了速度
在0.11的发布版本之前，mapjoin可以使用优化器提示来激活： select /*+ MAPJOIN(time_dim) */ count(*) from store_sales join time_dim...MAPJOIN通过将较小的表加载到内存中的hashmap中并在流传输时将key与较大的表匹配来处理。...提示对于用户来说正确使用太麻烦了，并且自动转换没有足够的逻辑来一致地预测内存是否适合MAPJOIN。...除非将查询编写为级联序列mapjoin(table, subquery(mapjoin(table, subquery....)，否则MAPJOIN链不会合并为单个仅有map的job。...mapjoin的优化链 下面的查询会产生两个对立的仅有map 的job select /*+ MAPJOIN(time_dim, date_dim) */ count(*) from store_sales
ds = '20170418' group by key, rnd )tmp group by key )b on a.key = b.key 注意： 无论是否使用mapjoin...但是这里要提出第三种解决方法： 如果头部key都很多，而且都是业务需要的key，但是join的一方是小表可以使用mapjoin 如下代码所示： select count(distinct key1) as...key1_uv ,count(distinct key2) as key2_uv ,sum(value2) as value2 from ( select /*+MAPJOIN...=false; 这两个参数设置，使得mapjoin能够生效。...这样mapjoin肯定可以完全避免数据倾斜，如果join之后数据量变得很少，上面两个count(distinct)操作就会很快 如果数据量还是很大两个count(distinct)在一起有一个key某些值特别多出现倾斜
STREAMTABLE(a) */ a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = 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。...SELECT /*+ MAPJOIN(b) */ a.key, a.value FROM a JOIN b ON a.key = b.key
关闭mapjoin功能（默认是打开的） set hive.auto.convert.join = false; 5....MapJoin（小表join大表） 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。...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。 3.1 开启MapJoin参数设置 1....大表小表的阈值设置（默认25M以下认为是小表）： set hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000; 3.1 MapJoin工作机制 ?...开启Mapjoin功能 set hive.auto.convert.join = true; 默认为true 2.
有两种方法可以执行Map Join： (1) 通过hint指定小表做MapJoin select /*+ MAPJOIN(time_dim) */ count(*) from store_sales...join time_dim on ss_sold_time_sk = t_time_sk; (2) 通过配置参数自动做MapJoin 核心参数： 参数名称 默认值 说明 hive.auto.convert.join...false 是否将common join（reduce端join）转换成map join hive.mapjoin.smalltable.filesize 25000000 判断为小表的输入文件大小阈值...，默认25M 因此，巧用MapJoin可以有效解决小表关联大表场景下的数据倾斜。
要使MapJoin能够顺利进行，那就必须满足这样的条件：除了一份表的数据分布在不同的Map中外，其他连接的表的数据必须在每个Map中有完整的拷贝。 所以并不是所有的场景都适合用MapJoin。...在Hive v0.7之前，需要使用hint提示 /*+ mapjoin(table) */才会执行MapJoin。Hive v0.7之后的版本已经不需要给出MapJoin的指示就进行优化。...现在可以通过如下配置参数来进行控制： set hive.auto.convert.join=true; Hive还提供另外一个参数–表文件的大小作为开启和关闭MapJoin的阈值： --旧版本为hive.mapjoin.smalltable.filesize...于是原来的sql可以通过使用hint的方式指定join时使用mapjoin。...mapjoin还有一个很大的好处是能够进行不等连接的join操作，如果将不等条件写在where中，那么mapreduce过程中会进行笛卡尔积，运行效率特别低，如果使用mapjoin操作，在map的过程中就完成了不等值的
4、设置MapJoin(数据倾斜) 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。...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。...1）开启MapJoin参数设置： （1）设置自动选择Mapjoin set hive.auto.convert.join = true; 默认为true （2）大表小表的阀值设置（...默认25M一下认为是小表）： set hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000; 2）MapJoin工作机制 ? ...由于MapJoin没有Reduce，所以由Map直接输出结果文件，有多少个Map Task，就有多少个结果文件。
二、Mapjoin使用 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。...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： （1）设置自动选择Mapjoin set hive.auto.convert.join = true; 默认为true （2）大表小表的阀值设置（默认25M一下认为是小表...）： set hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000; MapJoin工作机制 ? ...输入表文件的mapjoin阈值，如果输入文件的大小小于该值，则试图将普通join转化为mapjoin，默认25MB； hive.mapjoin.localtask.max.memory.usage mapjoin
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，...默认值是25Mb 2）手动方式 select /*+ mapjoin(A)*/ x.a, y.b from t_x x join t_y y on x.id=y.id; 8.同一种数据的多种处理：
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