Hive中小表与大表关联(join)的性能分析【转】

Hive中小表与大表关联(join)的性能分析

【转自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_6ff05a2c01016j7n.html】

经常看到一些Hive优化的建议中说当小表与大表做关联时，把小表写在前面，这样可以使Hive的关联速度更快，提到的原因都是说因为小表可以先放到内存中，然后大表的每条记录再去内存中检测，最终完成关联查询。这样的原因看似合理，但是仔细推敲，又站不住脚跟。

多小的表算小表？如果所谓的小表在内存中放不下怎么办？我用2个只有几条记录的表做关联查询，这应该算是小表了，在查看reduce的执行日志时依然是有写磁盘的操作的。实际上reduce在接收全部map的输出后一定会有一个排序所有键值对并合并写入磁盘文件的操作。写入磁盘（spill）有可能是多次的，因此有可能会生成多个临时文件，但是最终都要合并成一个文件，即最终每一个reduce都只处理一个文件。

我做了一个实验，用1条记录的表和3亿多条记录的表做join，无论小表是放在join的前面还是join的后面，执行的时间几乎都是相同的。再去看reduce的执行日志，1条记录的表在join前或者join后两次查询的reduce日志几乎也是一摸一样的。如果按照上面的说法把join左侧的表放内存等待join右侧的表到内存中去检测，那么当3亿多条记录的表放在join左侧时，内存肯定是无法容下这么多记录的，势必要进行写磁盘的操作，那它的执行时间应该会比小表在join前时长很多才对，但事实并不是这样，也就说明了上面说到的原因并不合理。

事实上“把小表放在前面做关联可以提高效率”这种说法是错误的。正确的说法应该是“把重复关联键少的表放在join前面做关联可以提高join的效率。”

分析一下Hive对于两表关联在底层是如何实现的。因为不论多复杂的Hive查询，最终都要转化成mapreduce的JOB去执行，因此Hive对于关联的实现应该和mapreduce对于关联的实现类似。而mapreduce对于关联的实现，简单来说，是把关联键和标记是在join左边还是右边的标识位作为组合键(key)，把一条记录以及标记是在join左边还是右边的标识位组合起来作为值(value)。在reduce的shuffle阶段，按照组合键的关联键进行主排序，当关联键相同时，再按照标识位进行辅助排序。而在分区段时，只用关联键中的关联键进行分区段，这样关联键相同的记录就会放在同一个value list中，同时保证了join左边的表的记录在value list的前面，而join右边的表的记录在value list的后面。

例如A join B ON (A.id = b.id) ，假设A表和B表都有1条id = 3的记录，那么A表这条记录的组合键是(3,0)，B表这条记录的组合键是(3,1)。排序时可以保证A表的记录在B表的记录的前面。而在reduce做处理时，把id=3的放在同一个value list中，形成 key = 3,value list = [A表id=3的记录,B表id=3的记录]

接下来我们再来看当两个表做关联时reduce做了什么。Reduce会一起处理id相同的所有记录。我们把value list用数组来表示。

1)   Reduce先读取第一条记录v[0],如果发现v[0]是B表的记录，那说明没有A表的记录，最终不会关联输出，因此不用再继续处理这个id了，读取v[0]用了1次读取操作。

2)   如果发现v[0]到v[length-1]全部是A表的记录，那说明没有B表的记录，同样最终不会关联输出，但是这里注意，已经对value做了length次的读取操作。

3)   例如A表id=3有1条记录，B表id=3有10条记录。首先读取v[0]发现是A表的记录，用了1次读取操作。然后再读取v[1]发现是B表的操作，这时v[0]和v[1]可以直接关联输出了，累计用了2次操作。这时候reduce已经知道从v[1]开始后面都是B 表的记录了，因此可以直接用v[0]依次和v[2],v[3]……v[10]做关联操作并输出，累计用了11次操作。

4)   换过来，假设A表id=3有10条记录，B表id=3有1条记录。首先读取v[0]发现是A表的记录，用了1次读取操作。然后再读取v[1]发现依然是A表的记录，累计用了2次读取操作。以此类推，读取v[9]时发现还是A表的记录，累计用了10次读取操作。然后读取最后1条记录v[10]发现是B表的记录，可以将v[0]和v[10]进行关联输出，累计用了11次操作。接下来可以直接把v[1]~v[9]分别与v[10]进行关联输出，累计用了20次操作。

5)   再复杂一点，假设A表id=3有2条记录，B表id=3有5条记录。首先读取v[0]发现是A表的记录，用了1次读取操作。然后再读取v[1]发现依然是A表的记录，累计用了2次读取操作。然后读取v[2]发现是B表的记录，此时v[0]和v[2]可以直接关联输出，累计用了3次操作。接下来v[0]可以依次和v[3]~v[6]进行关联输出，累计用了7次操作。接下来v[1]再依次和v[2]~v[6]进行关联输出，累计用了12次操作。

6)   把5的例子调过来，假设A表id=3有5条记录，B表id=3有2条记录。先读取v[0]发现是A表的记录，用了1次读取操作。然后再读取v[1]发现依然是A表的记录，累计用了2次读取操作。以此类推，读取到v[4]发现依然是A表的记录，累计用了5次读取操作。接下来读取v[5]，发现是B表的记录，此时v[0]和v[5]可以直接关联输出，累计用了6次操作。然后v[0]和v[6]进行关联输出，累计用了7次操作。然后v[1]分别与v[5]、v[6]关联输出，累计用了9次操作。V[2] 分别与v[5]、v[6]关联输出，累计用了11次操作。以此类推，最后v[4] 分别与v[5]、v[6]关联输出，累计用了15次操作。

7)   额外提一下，当reduce检测A表的记录时，还要记录A表同一个key的记录的条数，当发现同一个key的记录个数超过hive.skewjoin.key的值（默认为1000000）时，会在reduce的日志中打印出该key，并标记为倾斜的关联键。

最终得出的结论是：写在关联左侧的表每有1条重复的关联键时底层就会多1次运算处理。

假设A表有一千万个id，平均每个id有3条重复值，那么把A表放在前面做关联就会多做三千万次的运算处理，这时候谁写在前谁写在后就看出性能的差别来了。