MapJoin

OpenSLAM之2D I-SLSJF阅读、翻译、分析（一）

，学习一下，顺便做一下翻译，网址：https://openslam-org.github.io/本篇介绍2DI-SLASJF：定义：I-SLSJF:Iterated-asequencelocalsubmapjoiningfilter
拔出萝卜带出土豆·2018-07-20 11:52

OpenSLAM之2D I-SLSJF阅读、翻译、分析（一）

，学习一下，顺便做一下翻译，网址：https://openslam-org.github.io/本篇介绍2DI-SLASJF：定义：I-SLSJF:Iterated-asequencelocalsubmapjoiningfilter
拔出萝卜带出土豆·2018-07-20 11:52

MapJoin

如果两个表中有一个表比较小,将这个小表加入到每个mapper的内存中,就可以省去shuffle的过程--开启默认sethive.auto.convert.join=true;--小于这个参数大小的小表则会变成MapJoin
Frantic丶Lin·2018-07-19 20:22

Hive中Join的原理和机制

笼统的说，Hive中的Join可分为CommonJoin（Reduce阶段完成join）和MapJoin（Map阶段完成join）。本文简单介绍一下两种join的原理和机制。
WayBling·2018-06-17 15:45

hive使用技巧（三）——巧用group by实现去重统计

相关文章推荐：hive使用技巧（一）自动化动态分配表分区及修改hive表字段名称hive使用技巧（二）——共享中间结果集hive使用技巧（三）——巧用groupby实现去重统计hive使用技巧（四）——巧用MapJoin
SunWuKong_Hadoop·2018-06-14 18:51

16-Hive快速入门与一个月总结

1.Linux2.MySQL3.Hadoop4.Hadoop常用操作问题:使用MapReduce实现join、mapjoin的功能？
CrUelAnGElPG·2018-06-04 16:27

16-Hive快速入门与一个月总结

1.Linux2.MySQL3.Hadoop4.Hadoop常用操作问题:使用MapReduce实现join、mapjoin的功能？
CrUelAnGElPG·2018-06-04 16:27

Hive SQL调优总结

总结的很棒很全面）这里只是总结了一下HQL上面的一些优化点，并不考虑Hadoop层面的参数、配置优化目录HiveSQL调优总结目录使用分区剪裁、列剪裁少用count（distinct）多对多的关联合理使用MapJoin
阳呀么阳阳阳·2018-06-03 15:23

MapJoin的简单实现

MapJoin适用于有一份数据较小的连接情况。做法是直接把该小份数据直接全部加载到内存当中，按链接关键字建立索引。
R_记忆犹新·2018-05-29 08:55

【十八掌●武功篇】第十掌：根据一个错误探究MapJoin

一、出现的问题在执行一个类似以下HiveSQL的时候，遇到一个报错，语句和报错信息如下：selecth.ID_1,h.ID_2,h.ID_3,h.ID_4,h.ID_5,h.ID_6,h.ID_7,h.ID_8,h.ID_9,h.change_code,h.s_date,'2018-05-07'ase_datefrom(selectID_1,ID_2,ID_3,ID_4,ID_5,ID_6,ID_
鸣宇淳·2018-05-21 11:27

（RDD）Broadcast 广播变量

tasks，每个task上有100M的变量，这个数据是很可怕的所以：10000tasks==>100executor广播变量是广播到executor上的，每个executor上的所有task共享2）使用案例mapjoin
qq_30130043·2018-05-14 23:20

hive异常记录

1.HIVEMapJoin异常问题摘要：HIVE被很广泛的使用，使用过程中也会遇到各种千奇百怪的问题。
fengfengchen95·2018-05-09 14:27

Spark基础

官方文档：spark.apache.org/docs/latestSpark背景MapReduce局限性：1>)繁杂map/reduce(mapjoin没有reduce)low_levelconstained
ycwyong·2018-05-07 14:10

Hive join的三种优化方式

第一：在map端产生joinmapJoin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
菜鸟级的IT之路·2018-04-19 10:58

如何绕过ODPS不支持的笛卡尔积的限制

frompn_tablenameajoinpn_tablenameb;odps不支持无on的join会报*ODPS-0130252Cartesianproductisnotallowedwithoutmapjoin
风神AI·2018-02-14 19:36

org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapredLocalTask

ExecutionError,returncode1fromorg.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapredLocalTask这个问题是hive进行mapjoin而机器内存不够导致
choulanlan·2018-02-05 11:30

阿里云大数据利器Maxcompute-使用mapjoin优化查询

阅读更多大数据计算服务（MaxCompute，原名ODPS）是一种快速、完全托管的GB/TB/PB级数据仓库解决方案。https://help.aliyun.com/document_detail/27800.html?spm=5176.7840267.6.539.po3IvS主要有三种操作数据的方式SQL,UDF,MapReduce，了解hadoop的同学就比较熟悉这些东西了。那么Maxcomp
jewel0516·2018-01-23 18:00

Map join和Common join详解

利用hive进行join连接操作，相较于MR有两种执行方案，一种为commonjoin，另一种为mapjoin，mapjoin是相对于commonjoin的一种优化，省去shullfe和reduce的过程
逗点儿·2018-01-12 13:46

Spark编程、RDD 功能介绍、RDD 元素变换、RDD 元素操作、DATAFRAME、SparkSQL

TaskSchedule说出rdd中多台机上(worker)上执行的懒算子（变换）mapflatMapjoin（两个rdd数据加一起）groupByKeyreduceByKeyfilter说出rdd中一台机上
free97zl·2017-12-23 16:53

hadoop-mapreduce map端多表合并

packagecn.nyzc.mapjoin;importjava.io.BufferedReader;importjava.io.FileInputStream;importjava.io.IOException
大铁锤20·2017-12-17 13:42

Hadoop6- MapReduce join

1.mapjoin基本思路：(1)：需要join的两个文件，一个存储在HDFS中，一个使用Dis
raincoffee·2017-12-10 06:15

hive mapjoin 使用 和个人理解

1、遇到一个hive的问题，如下hivesql：selectt1.a,t1.bfromtablet1jointable2t2on(t1.a=t2.aandt1.datecol=20110802)该语句中B表有30亿行记录，t1表只有100行记录，而且t2表中数据倾斜特别严重，有一个key上有15亿行记录，在运行过程中特别的慢，而且在reduece的过程中遇有内存不够而报错。为了解决用户的这个问题，
赶路人儿·2017-12-07 11:43

MapJoin和ReduceJoin区别及优化

MapJoin和ReduceJoin区别及优化1Map-sideJoin（Broadcastjoin）思想：小表复制到各个节点上，并加载到内存中；大表分片，与小表完成连接操作。
buildupchao·2017-11-18 11:10

MapReduce实现CommonJoin和MapJoin

##CommnoJoin和MapJoin简介CommonJoin即传统思路实现Join，性能较差因为涉及到了shuffle的过程commonjoin/shufflejoin/reducejoin(都是指同一个
疯狂呼呼呼·2017-10-11 23:47

Hive中Join的原理和机制

笼统的说，Hive中的Join可分为CommonJoin（Reduce阶段完成join）和MapJoin（Map阶段完成join）。本文简单介绍一下两种join的原理和机制。
浅汐王·2017-10-08 23:40

hive mapjoin 方案

hivemapjoin方案hive显示使用mapjoinhive>sethive.auto.convert.join=true;hive>sethive.auto.convert.join;hive.auto.convert.join
mulangren1988·2017-09-22 10:41

HIVE参数调优（汇总）

//设置自动mapjoin为falsesethive.auto.convert.join=false;sethive.ignore.mapjoin.hint=false//关闭严格模式sethive.exec.dynamic.partition.mode
lazythinker·2017-07-20 10:04

Hive基础二（join原理和机制，join的几种类型，数据倾斜简单处理）

一，Hive中join的原理和机制Hive中的Join可分为CommonJoin（Reduce阶段完成join）和MapJoin（
login_sonata·2017-07-12 00:05

hive小表与大表join提升运行效率

问题描述：一小表1000row一大表60wrow方案一：在运行的时候发现会自动转为mapjoin本以为会很快，但是只起了一个map，join的计算量:单机计算6亿次，结果一直map0%最后运行1800s
mtj66·2017-06-23 13:52

Hive 中的 LEFT SEMI JOIN 与 JOIN ON 的前世今生

1、联系他们都是hivejoin方式的一种，joinon属于commonjoin（shufflejoin/reducejoin），而leftsemijoin则属于mapjoin（broadcastjoin
spider_d·2017-05-27 13:46

guava Joiner以及MapJoiner的用法

阅读更多guavajoiner主要用于字符串的拼接：传统的假如我们想要拼接一个list以某个分割符分割我们自己编程大概代码如下：publicstaticStringconcatString(Listlists,Stringdelimiter){StringBuilderbuilder=newStringBuilder();for(Strings:lists){if(s!=null){builder
红领巾丶·2017-03-31 15:00

guava Joiner以及MapJoiner的用法

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红领巾丶·2017-03-31 15:00

hive的各种jion

Hive中Join主要有三类：1、mapjoin2、reducejoin也叫shufflejoin、commonjoin3、smbjoin是sortmergebucket【1、在map端产生join】mapJoin
qq_33580952·2017-03-21 16:15

MySQL查询优化器源码分析--多表连接优化算法之一，optimize_straight_join()按表的指定顺序求解最优查询计划

代码分析：staticvoidoptimize_straight_join(JOIN*join,table_mapjoin_tables){……for(JOIN_TAB**pos=join->best_ref
那海蓝蓝·2017-03-13 18:32

大数据Spark “蘑菇云”行动第100课：Hive性能调优之企业级Join、MapJoin、GroupBy、Count、数据倾斜彻底解密和最佳实践

大数据Spark“蘑菇云”行动第100课：Hive性能调优之企业级Join、MapJoin、GroupBy、Count、数据倾斜彻底解密和最佳实践 hive.mapjoin.smalltable.filesize
duan_zhihua·2016-12-18 21:00

hive使用技巧（五）—— 一行转多行,多行转一行

相关文章推荐：hive使用技巧（一）自动化动态分配表分区及修改hive表字段名称hive使用技巧（二）——共享中间结果集hive使用技巧（三）——巧用groupby实现去重统计hive使用技巧（四）——巧用MapJoin
kwu_ganymede·2016-12-02 17:02

Spark性能优化指南——高级篇

的数据分布情况数据倾斜的解决方案解决方案一：使用HiveETL预处理数据解决方案二：过滤少数导致倾斜的key解决方案三：提高shuffle操作的并行度解决方案四：两阶段聚合（局部聚合+全局聚合）解决方案五：将reducejoin转为mapjoin
XIAO的博客·2016-11-11 22:00

Hive优化--分区表与分桶表

2.根据业务特征创建分桶表分桶的目的是便于高效采样和为BucketMapJoin及SMBJoin做数据准备。对于Hive表有按照某一列进行采样稽核的场景，建议以该列进行分桶。
CristianT·2016-10-20 23:43

解决spark中遇到的数据倾斜问题

[-]一数据倾斜的现象二数据倾斜的原因数据问题spark使用问题三数据倾斜的后果四数据问题造成的数据倾斜找出异常的key解决办法举例五spark使用不当造成的数据倾斜提高shuffle并行度使用mapjoin
Raini.闭雨哲·2016-09-21 17:39

spark-shell用非sql API 改写 hql

这里我们来举个例子：hql先来看下想要执行的sql，这里选用了TPC-DS中的query3：select/*+MAPJOIN(dt,item)*/dt.d_year,item.i_brand_idbrand_id
小爷Souljoy·2016-08-29 12:22

hive 学习笔记

//mapjoin的使用应用场景：1.关联操作中有一张表非常小2.不等值的链接操作//a是小表，b是大表select/*+MAPJOIN(a)*/a.gid,a.ip,b.bfd_gid,b.cidfromTB_AasajoinTB_Basbon
宇毅·2016-08-27 14:47

hive常见报错：Execution failed with exit status: 3

select'$v_date','$v_prov','ps',cell_cnt,misidn_cnt,imsi_cnt,imei_cnt,total_cnt,A.rantypefrom(select/*+mapjoin
寒郊無留影·2016-07-06 18:07

Hive select 过程中不走mapreduce，join内存溢出

Hiveselect过程中没走mapreduce，本地扫描hdfs，最后报内存不足任务失败解决：hive语句前增加sethive.auto.convert.join=false;sethive.ignore.mapjoin.hint
dangerousroy·2016-06-17 10:58

09-Hive查询操作Distributed by 和sort by

首先还是要来回顾一下上一讲所学的join和mapjoin操作。mapjoin会比join快很多，数据量很小的时候优势不明显，数据量很大的时候就快很多了。mapjoin其实就是join的优化。
自我再教育·2016-06-06 21:42

hive学习之三:项目中的hive优化实践

1.小表放入内存，在map端join，并不是所有聚合操作都在reducer端操作,慎重使用mapjoin,一般行数小于2000行，大小小于1M2.hive.groupby.skewindata变量从上面
anickname·2016-05-17 21:49

hive map side join

hivemapsidejoin Ifallbutoneofthetablesbeingjoinedaresmall,thejoincanbeperformedasamaponlyjob.ThequerySELECT /*+MAPJOIN
u010299467·2016-05-13 14:00

hive使用技巧（四）——巧用MapJoin解决数据倾斜问题

相关文章推荐：hive使用技巧（一）自动化动态分配表分区及修改hive表字段名称hive使用技巧（二）——共享中间结果集hive使用技巧（三）——巧用groupby实现去重统计hive使用技巧（四）——巧用MapJoin
kwu_ganymede·2016-05-10 17:22

hive使用技巧（四）——巧用MapJoin解决数据倾斜问题

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kwu_ganymede·2016-05-10 17:00

[一起学Hive]之十-Hive中Join的原理和机制

九、Hive中Join的原理和机制笼统的说，Hive中的Join可分为CommonJoin（Reduce阶段完成join）和MapJoin（Map阶段完成join）。
achuo·2016-05-06 10:35

hive配置详解

阅读更多hive中有许多配置将帮助我们提升性能，其详细配置如下：１、hive.auto.convert.join默认值为true是否根据输入小表的大小，自动将Reduce端的CommonJoin转化为MapJoin
daizj·2016-03-18 10:00
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