Hive JOIN使用详解

转自http://shiyanjun.cn/archives/588.html

Hive是基于Hadoop平台的，它提供了类似SQL一样的查询语言HQL。有了Hive，如果使用过SQL语言，并且不理解Hadoop MapReduce运行原理，也就无法通过编程来实现MR，但是你仍然可以很容易地编写出特定查询分析的HQL语句，通过使用类似SQL的语法，将HQL查询语句提交Hive系统执行查询分析，最终Hive会帮你转换成底层Hadoop能够理解的MR Job。 对于最基本的HQL查询我们不再累述，这里主要说明Hive中进行统计分析时使用到的JOIN操作。在说明Hive JOIN之前，我们先简单说明一下，Hadoop执行MR Job的基本过程（运行机制），能更好的帮助我们理解HQL转换到底层的MR Job后是如何执行的。我们重点说明MapReduce执行过程中，从Map端到Reduce端这个过程（Shuffle）的执行情况，如图所示（来自《Hadoop: The Definitive Guide》）：

基本执行过程，描述如下：

1. 一个InputSplit输入到map，会运行我们实现的Mapper的处理逻辑，对数据进行映射操作。
2. map输出时，会首先将输出中间结果写入到map自带的buffer中（buffer默认大小为100M，可以通过io.sort.mb配置）。
3. map自带的buffer使用容量达到一定门限（默认0.80或80%，可以通过io.sort.spill.percent配置），一个后台线程会准备将buffer中的数据写入到磁盘。
4. 这个后台线程在将buffer中数据写入磁盘之前，会首先将buffer中的数据进行partition（分区，partition数为Reducer的个数），对于每个的数据会基于Key进行一个in-memory排序。
5. 排序后，会检查是否配置了Combiner，如果配置了则直接作用到已排序的每个partition的数据上，对map输出进行化简压缩（这样写入磁盘的数据量就会减少，降低I/O操作开销）。
6. 现在可以将经过处理的buffer中的数据写入磁盘，生成一个文件（每次buffer容量达到设置的门限，都会对应着一个写入到磁盘的文件）。
7. map任务结束之前，会对输出的多个文件进行合并操作，合并成一个文件（若map输出至少3个文件，在多个文件合并后写入之前，如果配置了Combiner，则会运行来化简压缩输出的数据，文件个数可以通过min.num.splits.for.combine配置；如果指定了压缩map输出，这里会根据配置对数据进行压缩写入磁盘），这个文件仍然保持partition和排序的状态。
8. reduce阶段，每个reduce任务开始从多个map上拷贝属于自己partition（map阶段已经做好partition，而且每个reduce任务知道应该拷贝哪个partition；拷贝过程是在不同节点之间，Reducer上拷贝线程基于HTTP来通过网络传输数据）。
9. 每个reduce任务拷贝的map任务结果的指定partition，也是先将数据放入到自带的一个buffer中（buffer默认大小为Heap内存的70%，可以通过mapred.job.shuffle.input.buffer.percent配置），如果配置了map结果进行压缩，则这时要先将数据解压缩后放入buffer中。
10. reduce自带的buffer使用容量达到一定门限（默认0.66或66%，可以通过mapred.job.shuffle.merge.percent配置），或者buffer中存放的map的输出的数量达到一定门限（默认1000，可以通过mapred.inmem.merge.threshold配置），buffer中的数据将会被写入到磁盘中。
11. 在将buffer中多个map输出合并写入磁盘之前，如果设置了Combiner，则会化简压缩合并的map输出。
12. 当属于该reducer的map输出全部拷贝完成，则会在reducer上生成多个文件，这时开始执行合并操作，并保持每个map输出数据中Key的有序性，将多个文件合并成一个文件（在reduce端可能存在buffer和磁盘上都有数据的情况，这样在buffer中的数据可以减少一定量的I/O写入操作开销）。
13. 最后，执行reduce阶段，运行我们实现的Reducer中化简逻辑，最终将结果直接输出到HDFS中（因为Reducer运行在DataNode上，输出结果的第一个replica直接在存储在本地节点上）。

通过上面的描述我们看到，在MR执行过程中，存在Shuffle过程的MR需要在网络中的节点之间（Mapper节点和Reducer节点）拷贝数据，如果传输的数据量很大会造成一定的网络开销。而且，Map端和Reduce端都会通过一个特定的buffer来在内存中临时缓存数据，如果无法根据实际应用场景中数据的规模来使用Hive，尤其是执行表的JOIN操作，有可能很浪费资源，降低了系统处理任务的效率，还可能因为内存不足造成OOME问题，导致计算任务失败。 下面，我们说明Hive中的JOIN操作，针对不同的JOIN方式，应该如何来实现和优化：

生成一个MR Job

多表连接，如果多个表中每个表都使用同一个列进行连接（出现在JOIN子句中），则只会生成一个MR Job，例如：

1	SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key1)

三个表a、b、c都分别使用了同一个字段进行连接，亦即同一个字段同时出现在两个JOIN子句中，从而只生成一个MR Job。

生成多个MR Job

多表连接，如果多表中，其中存在一个表使用了至少2个字段进行连接（同一个表的至少2个列出现在JOIN子句中），则会至少生成2个MR Job，例如：

1	SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key2)

三个表基于2个字段进行连接，这两个字段b.key1和b.key2同时出现在b表中。连接的过程是这样的：首先a和b表基于a.key和b.key1进行连接，对应着第一个MR Job；表a和b连接的结果，再和c进行连接，对应着第二个MR Job。

表连接顺序优化

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Key，数据量相对较小，内存开销就小），这样，与后面的大表进行连接时，只需要从buffer中读取缓存的Key，与大表中的指定Key进行连接，速度会更快，也可能避免内存缓冲区溢出。例如：

1	SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key1)

这个JOIN语句，会生成一个MR Job，在选择JOIN顺序的时候，数据量相比应该是b < c，表a和b基于a.key = b.key1进行连接，得到的结果（基于a和b进行连接的Key）会在Reducer上缓存在buffer中，在与c进行连接时，从buffer中读取Key（a.key=b.key1）来与表c的c.key进行连接。 另外，也可以通过给出一些Hint信息来启发JOIN操作，这指定了将哪个表作为大表，从而得到优化。例如：

1	SELECT /*+ STREAMTABLE(a) */ a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON(c.key = b.key1)

上述JOIN语句中，a表被视为大表，则首先会对表b和c进行JOIN，然后再将得到的结果与表a进行JOIN。

基于条件的LEFT OUTER JOIN优化

左连接时，左表中出现的JOIN字段都保留，右表没有连接上的都为空。对于带WHERE条件的JOIN语句，例如：

1	SELECT a.val, b.val FROM a LEFT OUTER JOIN b ON (a.key=b.key)

2	WHERE a.ds='2009-07-07' AND b.ds='2009-07-07'

执行顺序是，首先完成2表JOIN，然后再通过WHERE条件进行过滤，这样在JOIN过程中可能会输出大量结果，再对这些结果进行过滤，比较耗时。可以进行优化，将WHERE条件放在ON后，例如：

1	SELECT a.val, b.val FROM a LEFT OUTER JOIN b

2	ON (a.key=b.key AND b.ds='2009-07-07' AND a.ds='2009-07-07')

这样，在JOIN的过程中，就对不满足条件的记录进行了预先过滤，可能会有更好的表现。

左半连接（LEFT SEMI JOIN）

左半连接实现了类似IN/EXISTS的查询语义，使用关系数据库子查询的方式实现查询SQL，例如：

1	SELECT a.key, a.value FROM a WHERE a.key IN (SELECT b.key FROM b);

使用Hive对应于如下语句：

1	SELECT a.key, a.val FROM a LEFT SEMI JOIN b ON (a.key = b.key)

需要注意的是，在LEFT SEMI JOIN中，表b只能出现在ON子句后面，不能够出现在SELECT和WHERE子句中。 关于子查询，这里提一下，Hive支持情况如下：

• 在0.12版本，只支持FROM子句中的子查询；
• 在0.13版本，也支持WHERE子句中的子查询。

Map Side JOIN

Map Side JOIN优化的出发点是，Map任务输出后，不需要将数据拷贝到Reducer节点，降低的数据在网络节点之间传输的开销。 多表连接，如果只有一个表比较大，其他表都很小，则JOIN操作会转换成一个只包含Map的Job，例如：

1	SELECT /*+ MAPJOIN(b) */ a.key, a.value FROM a JOIN b ON a.key = b.key

对于表a数据的每一个Map，都能够完全读取表b的数据。这里，表a与b不允许执行FULL OUTER JOIN、RIGHT OUTER JOIN。

BUCKET Map Side JOIN

我们先看两个表a和b的DDL，表a为：

1	CREATE TABLE a(key INT, othera STRING)

2	CLUSTERED BY(key) INTO 4 BUCKETS

3	ROW FORMAT DELIMITED

4	FIELDS TERMINATED BY '\001'

5	COLLECTION ITEMS TERMINATED BY '\002'

6	MAP KEYS TERMINATED BY '\003'

7	STORED AS SEQUENCEFILE;

表b为：

1	CREATE TABLE b(key INT, otherb STRING)

2	CLUSTERED BY(key) INTO 32 BUCKETS

3	ROW FORMAT DELIMITED

4	FIELDS TERMINATED BY '\001'

5	COLLECTION ITEMS TERMINATED BY '\002'

6	MAP KEYS TERMINATED BY '\003'

7	STORED AS SEQUENCEFILE;

现在要基于a.key和b.key进行JOIN操作，此时JOIN列同时也是BUCKET列，JOIN语句如下：

1	SELECT /*+ MAPJOIN(b) */ a.key, a.value FROM a JOIN b ON a.key = b.key

并且表a有4个BUCKET，表b有32个BUCKET，默认情况下，对于表a的每一个BUCKET，都会去获取表b中的每一个BUCKET来进行JOIN，这回造成一定的开销，因为只有表b中满足JOIN条件的BUCKET才会真正与表a的BUCKET进行连接。 这种默认行为可以进行优化，通过改变默认JOIN行为，只需要设置变量：

1	set hive.optimize.bucketmapjoin = true

这样，JOIN的过程是，表a的BUCKET 1只会与表b中的BUCKET 1进行JOIN，而不再考虑表b中的其他BUCKET 2~32。 如果上述表具有相同的BUCKET，如都是32个，而且还是排序的，亦即，在表定义中在CLUSTERED BY(key)后面增加如下约束：

1	SORTED BY(key)

则上述JOIN语句会执行一个Sort-Merge-Bucket (SMB) JOIN，同样需要设置如下参数来改变默认行为，优化JOIN时只遍历相关的BUCKET即可：

1	set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.BucketizedHiveInputFormat;

2	set hive.optimize.bucketmapjoin = true;

3	set hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge = true;