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（

文章目录--Hive优化--Hive的内部（管理）表和外部表的区别--4个By区别--Hive的架构--Hive和数据库比较--系统函数–Hive优化1）MapJoin如果不指定MapJoin或者不符合

1.mapjoin大小表时通过使用hint的方式制定join时使用mapjoinMapJoin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

•分区裁剪、列裁剪•合理利用中间表，避免对一个表重复扫描•尽量避免笛卡尔积•合理使用MapJoin•用Join代替IN•合理使用Unionall•合理使用动态分区•数据倾斜

hive已经自动mapjoin优化，将小表载入到内存；不需要再mapjoin设置。

一、背景1、将reducejoin转换为mapjoin2、broadcast出来的普通变量普通的join，那么肯定是要走shuffle；那么，所以既然是走shuffle，那么普通的join，就肯定是走的是

1、Mapjoin（也叫作

hive中join原理与机制笼统的说，Hive中的Join可分为CommonJoin（Reduce阶段完成join）和MapJoin（Map阶段完成join）。

目录企业级调优一、Fetch抓取二、本地模式三、表的优化1、小表、大表Join2、大表Join大表3、MapJoin4、GroupBy5、Count(Distinct)去重统计6、笛卡尔积7、行列过滤8

reducejoin是在map阶段完成数据的标记，在reduce阶段完成数据的合并mapjoin是直接在map阶段完成数据的合并，没有reduce阶段比如有如下问题：这是订单表。这是商品表。

尽量不用Count(distinct)，效率很低定期合并hdfs上的小文件设置合理的MR任务数，不是越多越好保证全局最优，局部最优不一定是最优SQL优化image.png1.小表join大表使用MapJoin

MapJoin是Hive的一种优化操作，其适用于小表JOIN大表的场景，由于表的JOIN操作是在Map端且在内存进行的，所以其并不需要启动Reduce任务也就不需要经过shuffle阶段，从而能在一定程度上节省资源提高

解决数据倾斜问题join小表join大表使用mapjoin大表join大表使用skewinjoinnull值多的情况使用将key拼接随机数打散类型不一致jion转化为一致数据类型进行join如果小表join

Join操作分为MapJoin/ReduceJoinReduceJoin(存在数据倾斜的可能)Map端主要工作:为来自不同表或文件的k-v键值对，打标签以区别不同的来源，以连接字段作为key，其余部分加上标签作为

这里重点讲解hive的优化方式，例如优化分组：sethive.auto.convert.join=true;优化表关联内存运行：/*+MAPJOIN(

Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算本地模式当数据量非常小的时候，通过设置本地模式在单台机器上处理所有任务，可提高效率表的优化小表join大表大表join大表空KEY过滤空Key转化MapJoin

spark.sql.parquet.adaptiveFileSplittrue不知道spark.sql.adaptive.hashJoin.enabledtrue标准的shufflejoin自动转成hashjoin比如broadcastjoin或者mapjoinspark.executor.cores3

)groupby造成的数据倾斜Hive数据倾斜解决方法：(1)参数调节(2)SQL语句调节(3)对于groupby或distinct，设定hive.groupby.skewindata=true(4)mapjoin

大表关联小表，把小表自动加载到内存中，需要确认以下配置为true，相当于写了一个mapjoinsethive.auto.convert.join=true;hive.mapjoin.smalltable.filesize

一、mapjoin1、适用场景：一张表很大，一张表很小2、解决方案：在map端缓存多张表，提前处理业务逻辑，这样增加map端业务，减少reduce端的数据压力，尽可能减少数据倾斜。

语法1.2分区剪裁与列剪裁1.3where条件中尽量不要加函数1.4函数不要嵌套太多层1.5在每一个子查询中使用groupby去重1.6join优化1.6.1小表放左边1.6.2key保持一致1.6.3Mapjoin1.6.4

第3章MapReduce框架原理2.03.7.3MapJoin1．使用场景MapJoin适用于一张表十分小、一张表很大的场景。2．优点思考：在Reduce端处理过多的表，非常容易产生数据倾斜。怎么办？

第3章MapReduce框架原理2.03.7.3MapJoin1．使用场景MapJoin适用于一张表十分小、一张表很大的场景。2．优点思考：在Reduce端处理过多的表，非常容易产生数据倾斜。怎么办？

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。

returncode3fromorg.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.SparkTask`如下四个设置均无果sethive.auto.convert.join=false;sethive.ignore.mapjoin.hint

RIGHTOUTERJOIN右外连接2.4、FULLOUTERJOIN全外连接2.5、LEFTSEMIJOIN左半开连接2.6、JOIN笛卡尔积三、Join的实现原理3.1、CommonJoin3.2、MapJoin

表的优化小表join大表、大表join小表将key相对分散，并且数据量小的表放在join的左边，这样可以有效减少内存溢出错误发生的几率；再进一步，可以使用mapjoin让小的维度表（1000条以下的记录条数

，如果有附带的查询条件，那么最好先用子查询将符合条件的数据查询出来之后再进行连接查询-目的：减少笛卡尔积的数据量如果去重和聚合同时出现，尽量先用子查询进行去重，然后再进行聚合1.mapsidejoinmapJoin

一hive性能优化优化并非完全针对时间，也可以针对内存:防止倾斜问题使用Mapjoin设置合理的mapreduce的task数裁剪过滤小文件进行合并降低内存占用二HIVE数据倾斜问题1.参数调优sethive.groupby.skewindata

缺点：性能较差优点：操作简单，普适性强2.mapjoinmap端连接，与普通连接的区别是这个连接中不会有reduce阶段存在，连接在map端完成适用场景：大表与小表连接，小表数据量应该能够完全加载到内

代码实现：MapJoin.javapublicclassMapJoinextendsMapp

文章目录数据倾斜调优现象原因定位方法过滤引起数据倾斜的key提高shuffle操作的并行度对数据倾斜key使用随机数，实现两阶段聚合将hashshufflejoin转换成mapjoin使用Partitioner

1.Map-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表的时候，我们把比较小的table直接放到内存中去，然后再对比较大的表格进行map操作。

Allen-rg/p/10769924.htmlhttps://www.cnblogs.com/sandbank/p/6408762.html1、sethive.auto.convert.join=true;mapJoin

当一个大表和一个或多个小表做join时，可以使用mapjoin，性能比普通的join要快很多。

文章目录减少数据量并行化执行开启动态分区开启JVM重用防止数据倾斜Groupby引起的数据倾斜Join引起的数据倾斜Skewjoin重写业务逻辑MapJoin自动判断手动设置map阶段优化reduce阶段优化方法

在Hive中，commonjoin是很慢的，如果我们是一张大表关联多张小表，可以使用mapjoin加快速度。

大数据计算通常会存在大表join小表的情况，如果相对较小的表允许广播到各个executor的话，可以使用广播方式mapjoin，这样还可以避免数据倾斜。

1.Mapper端设计packagecom.mycat.mapd_movie_mapjoin;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable

自动化MapJoinsethive.auto.convert.join=true;自动化了MapJoin，之后我们就不需要在query中再写了。

hive>createtablelpx_mapjoinas>SELECT'2012-04-17'asstat_date>,b.admin_member_id>,a.category_level2_id>

场景有时我们通过sparkSQL来分析数据，当使用Join操作时，最让人头疼的莫过于数据倾斜了，如果你是大表关联小表的情况，那情况还不是很糟糕，可以使用MAPJOIN来破解一下，spark使用spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold

本文通过展示hive.mapjoin.smalltable.filesize这个参数的设置,来比较是否使用mapjoin的执行计划的区别测试sql:SELECTid,clienttimeFROM(SELECTid

本文主要讲述一下自己在hive中使用mapjoin遇到的一些问题。语言过于直白，请谅解1.什么是mapjoin？

企业级hive优化学习目录企业级hive优化学习1.fetch抓取2.本地模式3.小表join大表4.大表Join大表5.MapJoin6.groupby优化7.Count（Distinct）去重统计8

1、注意join的使用，如果有较小的表可考虑使用广播的方式实现mapjoin，类似MR/HIVE。

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）。

2、mapjoin使用mapjoin将小表放入内存，在map端和大表逐一匹配。从而省去reduce。

，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

，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