hive join的三种优化方式

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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，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。

第一：在map端产生join
         mapJoin的主要意思就是，当链接的两个表是一个比较小的表和一个特别大的表的时候，我们把比较小的table直接放到内存中去，然后再对比较大的表格进行map操作。

join就发生在map操作的时候，每当扫描一个大的table中的数据，就要去去查看小表的数据，哪条与之相符，继而进行连接。

这里的join并不会涉及reduce操作。map端join的优势就是在于没有shuffle，真好。在实际的应用中，我们这样设置：
       set    hive.auto.convert.join=true;
        这样设置，hive就会自动的识别比较小的表，继而用mapJoin来实现两个表的联合。

看看下面的两个表格的连接。这里的dept相对来讲是比较小的。我们看看会发生什么，如图所示：

注意看啦，这里的第一句话就是运行本地的map join任务，继而转存文件到XXX.hashtable下面，在给这个文件里面上传一个文件进行map join，之后才运行了MR代码去运行计数任务。

　　说白了，在本质上map  join根本就没有运行MR进程，仅仅是在内存就进行了两个表的联合。具体运行如下图：

第二：common join
                 common join也叫做shuffle join，reduce join操作。这种情况下生再两个table的大小相当，但是又不是很大的情况下使用的。

具体流程就是在map端进行数据的切分，一个block对应一个map操作，然后进行shuffle操作，把对应的block shuffle到reduce端去，再逐个进行联合，

这里优势会涉及到数据的倾斜，大幅度的影响性能有可能会运行speculation，

这块儿在后续的数据倾斜会讲到。因为平常我们用到的数据量小，所以这里就不具体演示了。

第三：SMBJoin
 
              smb是sort  merge bucket操作，首先进行排序，继而合并，然后放到所对应的bucket中去，bucket是hive中和分区表类似的技术，就是按照key进行hash，相同的hash值都放到相同的buck中去。在进行两个表联合的时候。我们首先进行分桶，在join会大幅度的对性能进行优化。也就是说，在进行联合的时候，是table1中的一小部分和table1中的一小部分进行联合，table联合都是等值连接，相同的key都放到了同一个bucket中去了，那么在联合的时候就会大幅度的减小无关项的扫描。

具体的看看一个例子：

set hive.auto.convert.sortmerge.join=true;
set hive.optimize.bucketmapjoin = true;
set hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge = true;
set hive.auto.convert.sortmerge.join.noconditionaltask=true;

create table emp_info_bucket(ename string,deptno int)
partitioned by (empno string)
clustered by(deptno) into 4 buckets;

insert overwrite table emp_info_bucket
partition (empno=7369)
select ename ,deptno from emp

create table dept_info_bucket(deptno string,dname string,loc string)
clustered by (deptno) into 4 buckets;

insert overwrite table dept_info_bucket
select * from dept;
select * from emp_info_bucket emp  join dept_info_bucket dept
on(emp.deptno==dept.deptno);//正常的情况下，应该是启动smbjoin的但是这里的数据量太小啦，还是启动了mapjoin