第一：在map端产生joinmapJoin的主要意思就是，当链

Hive中的MapJoin即mapsidejoin工作原理是在Map端把小表加载到内存中，然后读取大表，和内存中的小表完成连接操作。MapJoin使用了分布式缓存技术。

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）。

阅读更多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）。

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）。

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）。

mapjoin、分区表、不等值匹配业务需求：A表，小表，穷举的100个动漫电影的IP，表结构ip（idstring,keystring）B表，大表，每天的交易数据，上亿条，表结构order（dsstring

join优化  1小表在保证在map段join过滤大量数据  2自动开启map段join，设置hive.mapjoin.smalltable.filesize大小，在这范围内为小表自动mapjoin  

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

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。

设置此参数可以在最大表通过mapper的时候将小表完全放入内存中，从而省略掉常规reduce过程，有时可以减少map过程步骤,启动时执行优化放入$HOME/.hiverc文件中用户可以配置小表大小（字节）hive.mapjoin.smalltable.filesize

对于具体SQL做优化，对小表使用Mapjoin，Bucketmapjoin或者UDF函数优

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

浅析ARC/INFO中相邻图幅的合并   范志坚 (云南省基础地理信息中心 云南昆明 650034)   摘　要：本文主要阐述在Arc/Info下具有相同特征类型Coverage的合并方法。　　　　关键词：相邻图幅合并。       在基础地理信息数据对外分发服务工作中，经常遇到按标准图幅范围分幅存放的数字地图矢量数据不能满

默认为10MB，如果大于该值不会执行mapjoin，hive语句中直接设置的mapjoin也不再起作用。

根据mapjoin的计算原理，MAPJION会把小表全部读入内存中，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。这种情况下即使笛卡尔积也不会对任务运行速度造成太大的效率影响。

the Hive Optimizer Star Join Optimization Star Schema Example Prior Support for MAPJOIN

Hive Joins   Hive Joins Join Syntax Examples MapJoin Restrictions Join

MapJoiner 执行相同的操作，但是针对 Map 的 key 和 value。 　　

link:http://blog.csdn.net/xqy1522/article/details/6699740 今天遇到一个hive的问题，如下hive sql：   select f.a,f.b from A t join B f  on ( f.a=t.a and f.ftime=20110802)   该语句中B表有30亿行记录，A表只有1

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

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

      今天有个需求，就是：指定200W用户（表meids_tmp），把这些用户最近15天的应用使用数据（表tb_yl_upload_info,按天分区）转移到另外一张表中（表upload_info_sub，按天分区）。     很直观，meids_tmp表63M，可以使用map端连接；要求目标表数据按日期组织，自然想到动态分区，使数据插入时自动按日期写入。最终，得到如下sql：  SELEC

1,/*+streamtable()*/标识哪张是大表，有利于查询优化器和/*+mapjoin()*/类似的优化2,hive建立索引减少mapreduce输入的数据量3，explain可以解释hiveql

阅读更多关键词：HiveMapJoin、HiveCommonJoin、HiveReduceJoin、HiveJoin九、Hive中Join的原理和机制笼统的说，Hive中的Join可分为CommonJoin

阅读更多关键词：HiveMapJoin、HiveCommonJoin、HiveReduceJoin、HiveJoin九、Hive中Join的原理和机制笼统的说，Hive中的Join可分为CommonJoin

关键词：HiveMapJoin、HiveCommonJoin、HiveReduceJoin、HiveJoin九、Hive中Join的原理和机制笼统的说，Hive中的Join可分为CommonJoin（Reduce

关键词：HiveMapJoin、HiveCommonJoin、HiveReduceJoin、HiveJoin九、Hive中Join的原理和机制笼统的说，Hive中的Join可分为CommonJoin（Reduce

    在Hive中，如果一个很大的表和一个小表做join，Hive可以自动或者手动使用MapJoin，将小表的数据加载到DistributeCache中，从而在使用MapTask扫描大表的同时，完成join

    在Hive中，如果一个很大的表和一个小表做join，Hive可以自动或者手动使用MapJoin，将小表的数据加载到DistributeCache中，从而在使用MapTask扫描大表的同时，完成join

里面改进了一些优化用例1、JOIN的一边适合放在内存，有新的优化方案a)把表按照hash表的形式读进内存b)只扫描大表c)fact表只使用少量内存2、星型join3、在很多情况下，不再需要hint4、MapJoin

最近开发中遇到几种应用，刚好使用MAPJOIN来解决实际的问题。

MapJoin原理MapJoin简单说就是在Map阶段将小表读入内存，顺序扫描大表完成Join。

2015-04-1517:48:45,764ERROR[uber-SubtaskRunner]org.apache.hadoop.hive.ql.exec.MapJoinOperator:Unxpectedexception

{@codeJoiner}和{@codeMapJoiner}的实例总是immutable（详见java并发编程实战相关部分）[1.状态创建后不能被修改．２．所有的域都是final类型，并且它被正确创建（

线上job报错：Error: java.lang.RuntimeException: org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: java.io.FileNotFoundException: /home/vipshop/hard_disk/1/yarn/local/usercache/hdfs/appcache/application_142

线上job报错：Error: java.lang.RuntimeException: org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: java.io.FileNotFoundException: /home/vipshop/hard_disk/1/yarn/local/usercache/hdfs/appcache/application_142

线上job报错：Error: java.lang.RuntimeException: org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: java.io.FileNotFoundException: /home/vipshop/hard_disk/1/yarn/local/usercache/hdfs/appcache/application_142

Hive中的MapJoin即mapsidejoin工作原理是在Map端把小表加载到内存中，然后读取大表，和内存中的小表完成连接操作。MapJoin使用了分布式缓存技术。

与hbase外部表（wizad_mdm_main）进行join出现问题：CREATETABLEwizad_mdm_dev_lmj_edition_resultasselect*fromwizad_mdm_dev_lmj_20141120aswJOINwizad_mdm_mainasaON(a.rowkey=w.guid);程序启动后，死循环，无反应。最后在进行到0.83时，内存溢出失败。原因：默认

与hbase外部表（wizad_mdm_main）进行join出现问题：CREATETABLEwizad_mdm_dev_lmj_edition_resultasselect* from wizad_mdm_dev_lmj_20141120asw JOINwizad_mdm_mainasaON(a.rowkey=w.guid);程序启动后，死循环，无反应。最后在进行到0.83时，内存溢出失败。原因

与hbase外部表（wizad_mdm_main）进行join出现问题：CREATETABLEwizad_mdm_dev_lmj_edition_resultasselect* from wizad_mdm_dev_lmj_20141120asw JOINwizad_mdm_mainasaON(a.rowkey=w.guid);程序启动后，死循环，无反应。最后在进行到0.83时，内存溢出失败。原因

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。

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。

常见的Hive调优的方法：列剪裁、MapJoin操作、GroupBy操作、合并小文件。

常见的Hive调优的方法：列剪裁、MapJoin操作、GroupBy操作、合并小文件。 

连接查询优化可以被分为三部分：当使用MAPJOIN时，在只有map的一个作业中执行操作符树中的map连接链。 自动转换情况的扩展优化（在优化时生成合适的备份计划）。完全在任务

什么是MapJoin?MapJoin顾名思义，就是在Map阶段进行表之间的连接。而不需要进入到Reduce阶段才进行连接。这样就节省了在Shuffle阶段时要进行的大量数据传输。

最近开发中遇到几种应用，刚好使用MAPJOIN来解决实际的问题。

今天实验了一下hive中的mapjoin和bucketmapjoin,情况如下:首先创建数据表和制造数据,表test1,仅包含1列(idint):1.创建表,并以id字段划分桶,桶个数为20个,也就是在插入数据时会生成