【shuffle】 VS 【map shuffle】

最新推荐文章于 2023-01-25 17:21:31 发布
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普通shuffle结构图：



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  • 不同表由不同的map完成，shuffle把条件相等的key分发到reduce task上去执行

  • join等于是在reduce阶段完成




缺点：
成本高且效率慢，所有的数据都需要shuffle去完成




map shuffle结构图：



  • mapjoin: join是发生在map阶段，无shuffle

  • mapjoin使用前提：大表 join 小表(小表有大小限制 maximum；hive元数据判断大小表)

  • 本地的map task读取小表的数据生成HashTable File,然后upload到分布式缓存里.

  • 完成本地map task小表后，启动Mapjoin task作业读取大表数据，每条数据和缓存里数据进行匹配









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