hivesql優化技巧之一 mapjoin
hivesql 計算優化技巧
當要連線的兩個表其中一個表非常小的時候，可以考慮使用mapjoin。mapjoin會將小表拷貝到每個執行map的節點上，並將其cache到記憶體中，然後在map階段連線大表。由於省去了reduce過程，效率會提高不少。使用mapjoin之後，join會執行兩個map-reduce Job，不用mapjoin則只有一個。hive.merge.mapfiles這個引數設定為true了，因為只有map而沒有reduce，map的數量又不好控制，可能導致大量的map任務，這樣會生成許多檔案。hive.merge.mapfiles為true時，會啟動另 外一個map-reduce Job來合併小檔案。
mapjoin還有一個很大的好處是能夠進行不等連線的join操作，如果將不等條件寫在where中，那麼mapreduce過程中會進行笛卡爾積，執行效率特別低，這是由於equality join （不等值join操作有 >、<、like等如：a.x < b.y 或者 a.x like b.y）需要在reduce端進行不等值判斷，map端只能過濾掉where中等值連線時候的條件，如果使用mapjoin操作，在map的過程中就完成了不等值的join操作，效率會高很多。
select /*+ MAPJOIN(目標表) */
簡單總結一下，mapjoin的使用場景：
1. 關聯操作中有一張表非常小
2.不等值的連結操作
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