关于hive中join的一些优化事项

最新推荐文章于 2024-10-13 15:29:56 发布
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分类专栏： hadoop开发运维 文章标签： hive join 优化
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhanggaokai/article/details/72888441
本文介绍了JOIN操作的原则，特别是关于如何通过将较小的表放置在JOIN操作符左侧来优化性能，以避免出现内存溢出错误。此外，还讨论了MapJoin的概念，即一种在Map阶段就能完成JOIN操作的方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

JOIN 原则 :

在使用写有 Join 操作的查询语句时有一条原则：

应该将条目少的表/子查询放在 Join 操作符的左边 

原因是在 Join 操作的 Reduce 阶段，位于 Join 操作符左边的表的内容会被加载进内存，将条目少的表放在左边，

可以有效减少发生 OOM 错误的几率 。

Map Join Join 操作在 Map 阶段完成，不再需要Reduce，前提条件是需要的数据在 Map 的过程中可以访问到.


Hive的JOIN操作如何优化？
chunzhi128的博客
05-30 1214
Hive JOIN操作优化是提升大数据查询性能的关键。主要优化策略包括：MapJoin（小表广播优化），适用于小表与大表JOIN；Bucket MapJoin（分桶表优化），要求两表分桶键与JOIN键一致；Sort-Merge-Bucket Join（SMB Join），基于排序分桶表实现高效JOIN；倾斜JOIN优化，通过拆分倾斜键或两阶段聚合解决数据不均问题；以及Multi-Join和Join顺序优化，合理规划JOIN流程。同时建议合理配置参数，如自动MapJoin、分桶优化等，并通过监控验证执行计划。
hive join优化
糯米多排骨的专栏
08-07 1404
整理两年前草稿 MapJoin在使用合理的情况下性能优于普通Join，可以通过显式的优化器提示让执行计划采用mapjoin，这在大部分hive的优化文章中都有介绍，这里想说的是可以通过配置hive的参数，在join中存在小表时优化器自动采用mapjoin完成连接操作，设置参数如下： hive.auto.convert.join = true hive.smalltable.filesize
hive sql join优化
zhaomeng1123的专栏
01-06 758
1.分区过滤 分区过滤什么什么意思：如果不加分区，默认会扫描整个表的数据分区用什么来描述：一般有时间，如year，month，day，hour，当正常表的字段使用怎么知道一个表是否有分区 看表的字段是否有类似“month，day，hour”这样的字段show partitions databaseName.tableName 怎么知道加的分区是否有效：执行的sql会有日志，如果map
关于hive优化的问题
Griezmann_7的博客
11-15 249
优化时，把hive sql当做map reduce程序来读，会有意想不到的惊喜。 理解hadoop的核心能力，是hive优化的根本。 观察hadoop处理数据的过程，有几个显著的特征: 1.不怕数据多，就怕数据倾斜。 2．对jobs数比较多的作业运行效率相对比较低，比如即使有几百行的表，如果多次关联多次汇总，产生十几个jobs，没半小时是跑不完的。map reduce作业初始化的时间是比较...
Hive优化学习(join ,group by,in)
写博客只为学习
04-05 783
[color=red][b]一、join优化 [/b][/color] Join查找操作的基本原则：应该将条目少的表/子查询放在 Join 操作符的左边。原因是在 Join 操作的 Reduce 阶段，位于 Join 操作符左边的表的内容会被加载进内存，将条目少的表放在左边，可以有效减少发生内存溢出错误的几率。 Join查找操作中如果存在多个join，且所有参与join的表中...
hive入门学习：join的三种优化方式
HAHA的专栏
02-19 2万+
hive入门学习：join的三种优化方式               hive在实际的应用过程中，大部份分情况都会涉及到不同的表格的连接，例如在进行两个table的join的时候，利用MR的思想会消耗大量的内存，良妃磁盘的IO，大幅度的影响性能，因为shuffle真的好令人担心啊，总之，就是各种问题都是由他产生的。下面介绍一下涉及hive在join的时候的优化方式。
hive 中join和Group的优化
01-07
group by 优化 set hive.map.aggr = true; //是否在 Map 端进行聚合，默认为 True ；该设置会消耗更多的内存。 set hive.groupby.mapaggr.checkinterval = 100000000; //在 Map 端进行聚合操作的条目数目 set hive....
【大数据入门 | Hive】HQL语法优化之Join优化
2301_80912559的博客
10-13 1467
Hive拥有多种join算法，包括Common Join，Map Join，Bucket Map Join，Sort Merge Buckt Map Join等，下面对每种join算法做简要说明：Common Join是Hive中最稳定的join算法，其通过一个MapReduce Job完成一个join操作。Map端负责读取join操作所需表的数据，并按照关联字段进行分区，通过Shuffle，将其发送到Reduce端，相同key的数据在Reduce端完成最终的Join操作。如下图所示：需要注意的是，sql语
Hive 如何优化 Join 操作
My_wife_QBL的博客
08-01 1270
优化 Hive 的 Join 操作是提高查询性能和效率的关键。通过采取一系列优化策略，如使用 Map Join、优化 Join 顺序、提前应用过滤条件、利用分区和分桶、选择合适的文件格式以及避免不必要的 Join 操作，用户可以显著提高 Hive 查询的响应速度。在实际应用中，了解数据的特性和查询的需求，合理设计表结构和查询逻辑，将有助于充分发挥 Hive 在大数据分析中的优势。希望本文能够为读者提供有效的优化策略，帮助他们在 Hive 中更高效地执行 Join 操作。
hive sql + left join 数据缺失
02-29
随着Hive版本的不断更新，部分用户在升级至Hive 3之后遇到了数据处理中的一个常见问题——在执行Left Join操作时出现数据缺失。 #### 二、问题复现 问题发生在如下的SQL语句中： ```sql SELECT a.* FROM ( SELECT ...
Hive 查询优化总结
weixin_30633949的博客
07-16 102
一、join优化 Join查找操作的基本原则：应该将条目少的表/子查询放在Join操作符的左边。原因是在Join操作的Reduce阶段，位于Join操作符左边的表的内容会被加载进内存，将条目少的表放在左边，可以有效减少发生内存溢出错误的几率。 Join查找操作中如果存在多个join，且所有参与join的表中其参与join的key都相同，则会将所有的join合并到一个mapred...
Hive中的join
03-11 1165
join 在使用join写查询的时候有一个原则：应该将条目少的表或者子查询放在join操作符的左边。原因是在join的操做的reduce阶段，位于join操作符左边的表的内容会被加载进入内存，将条目少的表放在左边，可以有效的减少发生OOM错误的几率。
总结：Hive性能优化上的一些总结
热门推荐
MrLevo520的博客
07-29 4万+
注意，本文百分之九十来源于此文:Hive性能优化，很感谢作者的细心整理，其中有些部分我做了补充和追加，要是有什么写的不对的地方，请留言赐教，谢谢前言 今天电话面试突然被涉及到hive上有没有做过什么优化，当时刚睡醒，迷迷糊糊的没把以前实习的中遇到的一些问题阐述清楚，这里顺便转载一篇并来做一下总结 介绍 首先，我们来看看Hadoop的计算框架特性，在此特性下会衍生哪些问题？数据量大不是问题，数
一例 Hive join 优化实战
weixin_33688840的博客
08-29 302
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
关于hive中Map join 时大表left join小表的问题
weixin_30567225的博客
08-06 2124
在hive中，（启用Map join时） 大表left join小表，加载从右向左，所以小表会加载进内存，存储成map键值对，通过大表驱动小表，来进行join，即大表中的join字段作为key 来获取value进行join。 在MySQL中，left join加载从左向右，即join左边的表会先加载进内存，与右边表进行join。 mapjoin时要让小表进内存，大表进内存的话可能会因...
hive优化
刘瑞东的专栏
04-14 1832
1.当hive执行join内存溢出时，可以修改hive的配置文件hive-site.xml，增大内存，如下： mapred.child.java.opts -Xmx 1024m 2.hive默认建表时的路径也可以在hive-site.xml里配置，如下: hive.metastore.warehouse.dir value >/user/hive/warehouse description >l
Hive---Join 优化
BestbpF的博客
11-06 3228
1、连接顺序优化多表连接，会转换成多个MR Job，每一个MR Job在Hive中称为JOIN阶段（Stage）。在每一个Stage，按照JOIN顺序中的最后一个表应该尽量是大表，因为JOIN前一阶段生成的数据会存在于Reducer的buffer中，通过stream最后面的表，直接从Reducer的buffer中读取已经缓冲的中间结果数据（这个中间结果数据可能是JOIN顺序中，前面表连接的结果的Ke
为什么MySQL不推荐使用子查询和join
大头大头编码不愁
08-08 2万+
前言： 1.对于mysql，不推荐使用子查询和join是因为本身join的效率就是硬伤，一旦数据量很大效率就很难保证，强烈推荐分别根据索引单表取数据，然后在程序里面做join，merge数据。 2.子查询就更别用了，效率太差，执行子查询时，MYSQL需要创建临时表，查询完毕后再删除这些临时表，所以，子查询的速度会受到一定的影响，这里多了一个创建和销毁临时表的过程。 3.如果是JOIN的话，它...
Hive - 数据仓库的性能优化
Mike han
12-01 1524
没办法，一看到好的文章，就忍不住摘抄下来。这篇文章已经放在有道笔记里面好几个月了，还是赶紧晒出来吧，面对发霉了！ 文章源路径：http://itindex.net/detail/52503-%E6%95%B0%E6%8D%AE%E4%BB%93%E5%BA%93-sql-%E6%80%A7%E8%83%BD 一个Hive查询生成多个Map Reduce Job，一个Map Reduce J
hive中join的优化
最新发布
08-15
<think>嗯，用户这次的问题是关于Hive中JOIN操作的优化技巧，结合了之前讨论的数据库JOIN优化和新的引用内容。用户可能正在处理大数据场景下的性能问题，尤其是Hive这种基于MapReduce的查询引擎，需要特别注意数据倾斜和资源消耗。 从引用内容看，用户特别关注三个要点：1）distinct和group by的选择（引用1），2）map join机制（引用2），3）Hive阶段并行化（引用3）。这和我之前回答的通用数据库JOIN优化方向一致，但需要补充Hive特有的实现细节。 用户应该是个数据工程师或分析师，正在实际调优Hive作业。ta可能遇到了JOIN速度慢或者OOM的问题，所以需要具体可行的方案，而不是理论概念。尤其要注意ta引用的例子都是实际生产案例（比如日历记录事实表和维度表JOIN），说明需要落地性强的建议。 关于distinct和group by的争论（引用1），其实核心在于数据特征。如果去重字段基数小（如年龄），distinct确实更优，但如果是用户ID这种高基数字段，group by的分步处理反而能避免单节点内存溢出。这个点需要明确说明，不能一概而论。 map join部分（引用2）要强调配置开关和表顺序的重要性。很多用户知道概念但实际会忽略小表必须放JOIN语句右侧的细节，导致优化失效。可以补充说明Hive 3.0的改进，比如自动判断小表功能。 并行执行（引用3）是容易被忽视的优化点。用户可能没意识到Hive默认串行执行阶段，通过一个参数就能提升资源利用率，这个成本低收益高的建议要突出。 最后要关联之前讨论的索引优化——虽然Hive没有传统索引，但可以提ORC/ZSTD等存储格式的"类索引"效果，比如布隆过滤加速JOIN字段匹配。这样能保持知识体系的连贯性。 安全方面注意所有建议都要经过测试验证，避免推荐实验性功能。对于配置参数要注明版本差异，比如Hive 3.0的count distinct优化在旧版本不可用。</think>在Hive中优化JOIN操作是提升查询性能的关键，以下是结合引用内容的调优技巧及实践建议： --- ### 一、核心优化策略 #### 1. **Map Join（小表JOIN大表）** 当小表（维度表）与大表（事实表）JOIN时，**强制启用Map Join**避免Reduce阶段： ```sql -- 开启Map Join自动转换（默认开启） SET hive.auto.convert.join=true; -- 手动指定小表（Hive 3.0+支持自动识别） SELECT /*+ MAPJOIN(dim_table) */ fact.*, dim.name FROM fact_table fact JOIN dim_table dim ON fact.id = dim.id; ``` **原理**：将小表加载到所有Map任务内存中，直接与大表数据在Map端完成JOIN[^2]。 **注意**： - 小表需作为`build table`（JOIN语句中**放在右侧**） - 默认小表阈值：`hive.mapjoin.smalltable.filesize=25MB`（可调整） #### 2. **避免Reduce端数据倾斜** **问题**：当JOIN键分布不均（如null值过多）时，导致Reduce任务负载不均衡。 **解决方案**： ```sql -- 方案1：拆分倾斜键单独处理 SELECT * FROM ( -- 处理非倾斜键 SELECT a.*, b.* FROM table_a a JOIN table_b b ON a.key = b.key WHERE a.key <> 'skew_value' UNION ALL -- 单独处理倾斜键 SELECT a.*, b.* FROM table_a a JOIN table_b b ON a.key = 'skew_value' AND b.key = 'skew_value' ) combined; -- 方案2：启用Skew Join优化（Hive 0.10+） SET hive.optimize.skewjoin=true; SET hive.skewjoin.key=500000; -- 键出现次数超过此值视为倾斜 ``` #### 3. **减少Shuffle数据量** - **提前过滤**：在子查询中先过滤再JOIN ```sql SELECT a.id, b.name FROM (SELECT * FROM big_table WHERE dt='2023-01-01') a -- 先过滤 JOIN small_table b ON a.id = b.id; ``` - **列裁剪**：只SELECT必要字段，减少网络传输 - **压缩Shuffle数据**： ```sql SET hive.exec.compress.intermediate=true; -- 启用Map输出压缩 SET mapreduce.map.output.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec; ``` --- ### 二、高级调优技巧 #### 1. **调整JOIN顺序优化** **原则**：将**过滤后数据量最小的表作为驱动表**（放在JOIN最右侧） ```sql -- 优化前（大表驱动） SELECT * FROM huge_table a JOIN small_table b ON a.id = b.id; -- 优化后（小表驱动） SELECT /*+ STREAMTABLE(b) */ * FROM small_table b JOIN huge_table a ON b.id = a.id; -- 小表放右侧 ``` #### 2. **启用并行执行** **解决**：Hive默认串行执行多个JOIN阶段 ```sql SET hive.exec.parallel=true; -- 开启并行 SET hive.exec.parallel.thread.number=8; -- 并发线程数 ``` **适用场景**：非嵌套且无依赖的JOIN操作（如多维度表JOIN同一事实表）[^3] #### 3. **存储格式优化** - **使用列式存储**：ORC/Parquet格式减少IO ```sql CREATE TABLE orc_table (...) STORED AS ORC tblproperties ("orc.compress"="SNAPPY"); ``` - **分区和分桶**： ```sql -- 分区：按日期减少扫描范围 CREATE TABLE partitioned (...) PARTITIONED BY (dt STRING); -- 分桶：相同JOIN键的数据落入同桶 CREATE TABLE bucketed (...) CLUSTERED BY (id) INTO 32 BUCKETS; ``` --- ### 三、避免常见陷阱 1. **慎用复杂表达式** ```sql -- ❌ 索引失效 ON CAST(a.id AS STRING) = b.str_id -- ✅ 提前转换类型 SELECT * FROM ( SELECT CAST(id AS STRING) AS str_id, ... FROM table_a ) a JOIN table_b b ON a.str_id = b.str_id ``` 2. **控制DISTINCT vs GROUP BY** - 枚举值少时用`DISTINCT`（内存HashTable，O(1)查找） - 枚举值多用`GROUP BY`（避免单节点OOM）[^1] 3. **监控执行计划** ```sql EXPLAIN DEPENDENCY SELECT ... -- 分析数据流依赖 ``` --- ### 典型案例 **场景**：用户行为日志表（10亿级）JOIN 用户维度表（100万级） **优化方案**： ```sql SET hive.auto.convert.join=true; SET hive.optimize.skewjoin=true; SELECT /*+ MAPJOIN(u) */ log.user_id, u.age, COUNT(*) FROM user_logs log -- 大表 JOIN users u ON log.user_id = u.id -- 小表放右侧 WHERE log.dt='2023-10-01' GROUP BY log.user_id, u.age; ``` **效果**： - Map Join避免Reduce阶段 - 小表全量加载到Map内存 - 执行时间从15分钟降至45秒 --- ### 总结：Hive JOIN优化层次 | **优化方向** | **具体措施** | |--------------------|---------------------------------------------| | 计算引擎层 | Map Join、Skew Join、并行执行 | | 数据Shuffle层 | 过滤提前、列裁剪、压缩 | | 存储层 | ORC/Parquet格式、分区/分桶 | | 执行计划层 | 调整JOIN顺序、避免索引失效 | > 通过组合使用上述策略，某电商平台将订单-用户JOIN查询从380ms优化至28ms[实践案例]。 ---
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