Hive mapjoin使用

方法一

set hive.auto.convert.join = true; --是否开自动mapjoin

set hive.mapjoin.smalltable.filesize;–mapjoin的表size大小

以上两个参数同时使用,在hive.auto.convert.join为true时,只要小表size小于hive.mapjoin.smalltable.filesize的设置值,并且小表不是关联操作的最后一张表,小表就会走mapjoin。

set hive.auto.convert.join = true;

set hive.mapjoin.smalltable.filesize = 6250000;

select * from table_1 --小表,size? 5m

join table_2

on 1=1;

方法二

sethive.ignore.mapjoin.hint; --true 注释方式不生效 false注释方式生效 强行指定需要加入内存走mapjoin的表

set?hive.ignore.mapjoin.hint=true;

select /*+ mapjoin(table_1) */?

? ? *?

from table_2

join table_1?--小表,size??5m

on 1=1;

如果mapjoin生效会在mr日志中看到以下打印日志

<think>嗯,用户想了解Hive中Map Join的工作原理,并且希望用图表来展示。首先,我需要回忆一下Hive的Map Join相关知识。记得Map Join主要是为了优化小表和大表的连接操作,避免Shuffle和Reduce阶段的开销。根据用户提供的引用内容,MapJoin是在Map阶段将小表加载到内存中,生成HashTableFiles,然后处理大表的数据进行连接。 接下来,我需要整理Map Join的工作步骤。首先,驱动表应该是小表,对吧?Hive会自动识别小表的大小,如果符合条件就会启用Map Join。然后,在Map阶段,小表的数据会被读取到内存,并构建成哈希表。之后处理大表的每个记录,用连接键去哈希表里查找匹配项,合并结果直接输出。整个过程不需要Shuffle和Reduce,这样效率更高。 用户提到需要图解,虽然文本形式无法画图,但可以通过文字描述图表的结构。例如,流程图分Map阶段和可能的Distributed Cache步骤。需要确保每个步骤对应引用中的内容,比如引用[1]和[3]提到的小表加载和分布式缓存的作用。可能还需要比较Common Join和Map Join的区别,如引用[2]和[4]中的Common Join流程,涉及Shuffle和Reduce阶段。 另外,用户可能对优化细节感兴趣,比如为什么使用分布式缓存,或者小表的大小限制。根据引用[3],当大量Mapper同时读取小表时,可能会有性能问题,所以用分布式缓存来缓解。这部分需要解释清楚,避免用户混淆。 然后,生成相关问题时要考虑用户可能的后续疑问,比如如何配置小表大小、Map Join的限制,或者性能调优的方法。这些问题需要基于已有的引用内容,确保答案的相关性和准确性。 最后,确保整个回答符合格式要求:行内公式用$,独立公式用$$,正确的中文回答,结构清晰。同时,引用标识要正确对应,比如引用[1]对应MapJoin的基本原理,引用[3]对应分布式缓存的作用,引用[4]对比Common Join的流程。 总结一下,回答的结构应该是先解释工作原理,分步骤描述,然后对比Common Join,再用文字图表展示流程,最后列出相关问题。需要确保每个关键点都有对应的引用支持,并且语言简洁明了,便于用户理解。</think>### Hive Map Join 工作原理图解说明 #### 一、核心原理 MapJoinHive 在 Map 阶段完成表连接的一种优化手段,**适用于小表(维度表)与大表(事实表)的 Join 操作**。其核心步骤如下: 1. **小表加载**:将小表数据从 HDFS 读取到内存,构建为 **哈希表(HashTable)**[^1]。 2. **大表处理**:顺序扫描大表,逐行用 Join Key 查询内存中的哈希表,匹配后直接输出结果[^3]。 3. **规避 Shuffle/Reduce**:整个过程仅在 Map 阶段完成,无需数据重分区和 Reduce 阶段[^2]。 #### 二、流程对比(文字图表) ``` |---------------MapJoin 流程---------------| 1. 驱动表(小表) │ ├─ 从 HDFS 加载到内存 → 构建哈希表(Key: Join列,Value: 其他列) │ 2. 被驱动表(大表) │ ├─ 逐行扫描大表数据 │ ├─ 用 Join Key 查询内存哈希表 │ └─ 匹配成功则合并两表数据 → 直接输出结果 ``` #### 三、与 Common Join 对比 | **特性** | **MapJoin** | **Common Join** | |------------------|--------------------------------------|--------------------------------------| | **执行阶段** | 仅 Map 阶段 | Map + Shuffle + Reduce 阶段 | | **数据移动** | 无 Shuffle | 需按 Key 分区到 Reducer[^4] | | **适用场景** | 小表(几十MB内) | 大表间 Join | | **性能瓶颈** | 小表加载内存的并行度[^3] | Shuffle 网络开销和 Reducer 计算压力 | #### 四、优化扩展 - **分布式缓存**:当小表较大时,通过分布式缓存(Distributed Cache)将哈希表分发给所有 Mapper,避免集中读取 HDFS 的性能瓶颈。 - **自动触发条件**:Hive 默认根据 `hive.auto.convert.join` 参数判断小表大小(如 `hive.mapjoin.smalltable.filesize=25MB`)。
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