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hive之mapjoin
hive 的mapjoin起作用了我们如何确定？ 只是inner join 的时候 看日志吧，最为直观： 2021-12-10 12:05:41 Starting to launch local task to process map join; maximum memory = 954728448 2021-12-10 12:05:44 Processing rows: 200000 Hashtable size: 199999 Memory usage: 1350HIVE调优之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。容易发生数据倾斜。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 设置自动选择Mapjoin（ 默认为false）：set hive.amapJoin与reduceJoin
mapreduce中可以实现map端的join以及reduce端的join，我们看下有什么区别。 mapJoin与reduceJoin 数据准备reduce joinmap joinhive的map join测试 数据准备 有一张订单表(order)： 1001 01 1 1002 02 2 1003 03 3 1004 01 4 1005 02 5 1006 03 6 三列对应的字段分别是订Hadoop——MapJoin（减少数据倾斜）
首先，先说一下当前了解到的一个适用MapJoin的场景吧： 比如我们此时手中有两个表需要我们进行处理，但是呢一个很大，一个很小。那么这个时候我们比较适合使用MapJoin进行处理。 那么我们具体是怎么实现MapJoin的这个操作的呢？： 我们可以在map端对小的那个表先进行缓存，提前在map端hive mapjoin总结
1.map join无reduce操作，所以没有shuffle。这样可以减少大量的网络I/O。（如：大表文件数500、文件250M，小表20M。map join的网络I/O共50020M，Common join的网络I/O共500250M+20M），同时不需要进行map sort和shuffle sort排序。 2.由于Common join的一个reduce包含两张表的数据，所以进行reducHive 查看mapjoin日志过程
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。容易发生数据倾斜。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。 一，开启MapJoin参数设置 （1）设置自动选择MapjHive的三种join
Hive中就是把Map，Reduce的Join拿过来，通过SQL来表示。 参考链接：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Joins 1.Reduce /Common/Shuffle Join Reduce Join在Hive中也叫Common Join或Shuffle Join 如果两边数据量都很大，它会进行把相同key的value合在MapJoin原理
MapJoin流程图 使用场景 MapJoin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来决定，该参数表示小表的总大小，默认值为25000000字节，即25M。 Hive0.7之前，需要使用hint提示 /*+ mapjoin(table) */才会执行MapJoin,否则执MapReduce之MapJoin案例
@目录使用场景优点具体办法：采用DistributedCache案例需求分析代码实现 使用场景 Map Join 适用于一张表十分小、一张表很大的场景。 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？ 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 端数据的压力，hive中笛卡尔积的优化
由于一个业务，必须要进行笛卡尔积，但是速度太慢了，left join时左表大概4万条数据，右表大概 3000多条数据，这样大概就是一亿多条数据， 这在大数据领域其实不算很大的数据量，但是hive中跑的特别慢。因为hive对笛卡尔积支持的不是很好，由于是全局的操作，所以只能在一个reduce中执行，导致速度Hive 优化
Hive 优化 Hive优化 核心思想:把Hive SQL当做Mapreduce程序去优化 以下SQL不会转为Mapreduce来执行 select仅查询本表字段 where仅对本表字段做条件过滤 Explain显示执行计划 EXPLAIN [EXTENDED] query Hive抓取策略: Hive中对某些情况的查询不需要使用MapReduceit算 抓hive优化
1、map通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有： input的文件总个数，input的文件大小； 假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块（6个128m的块和1个12m的块），从而产生7个map数； 假设input目录下有3个文件a,b,c,大小hive大小表join性能优化
当一个大表和小表进行join操作时，使用mapjoin性能比普通的join要快很多，mapjoin还能解决数据倾斜问题，基本原理：在小数据量情况下，会将小表全部加载到执行join操作的程序的内存中，从而加快join的执行速度。 大小表join时，将小表放在前面，会将小表进行缓存。 mapjoin将小表放入内存，在map端hive大小表join性能优化
当一个大表和小表进行join操作时，使用mapjoin性能比普通的join要快很多，mapjoin还能解决数据倾斜问题，基本原理：在小数据量情况下，会将小表全部加载到执行join操作的程序的内存中，从而加快join的执行速度。 大小表join时，将小表放在前面，会将小表进行缓存。 mapjoin将小表放入内存，在map端HIVE调优之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。容易发生数据倾斜。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 设置自动选择Mapjoin（ 默认为true）：set hive.autoHive开启mapjoin优化、并行执行、动态分区
1. mapjoin优化适合小表join大表 set hive.optimize.skewjoin=true; //有数据倾斜时开启负载均衡，默认falseset hive.auto.convert.join=true; //设置自动选择MapJoin，默认是trueset hive.auto.convert.join.noconditionaltask=true; //map-side joinset hive.auto.convert.join.noHive优化【二】
一.严格模式 通过设置以下参数开启严格模式： >set hive.mapred.mode=strict;【默认为nonstrict非严格模式】 查询限制： 1.对于分区表，必须添加where查询条件来对分区字段进行条件过滤。 2.order by语句必须包含limit输出限制。 3.限制执行笛卡尔积的查询。 二mapjoin与reducejoin
hdfs的副本的配置修改hdfs-site.xml文件<property><name>dfs.namenode.secondary.http-address</name><value>hd-02:50090</value></property>需要同步到其它机器：scp hdfs-site.xml hd-02:$PWDhadoop启动方式1）启动hdfs集群$ start-dfs.sh2）启动yarn集群$ start-yarn.sh