Hive Join方式与优化

Left Semi-Join

Hive支持的Join方式有Inner Join和Outer Join，这和标准SQL一致。除此之外，还支持一种特殊的Join：Left Semi-Join。

Left Semi-Join即左半开连接，Hive使用左半开连接实现 in / exists 语法，在0.13版本推出IN/NOT IN/EXISTS/NOT EXISTS 语法后，已经不经常使用。

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

它的作用是，当a表的key值，存在于（IN 、Exists）b的key值中时，返回a表的数据。

作用相当于：

SELECT a.key, a.value
FROM a WHERE a.key in (SELECT b.key FROM B);

StreamTable

Hive在执行Join时，默认会将前面的表直接加载到缓存，后面一张表进行stream处理，即shuffle操作。这样可以减少shuffle过程，因为直接加载到缓存中的表，只需要等待后面stream过来的表数据，而不需要进行shuffle，相当于整体减少了一次shuffle过程。

所以在SQL语句中，大表放在join后面，会有很好的优化效果，或者可以直接标注为StreamTable，来指定进行stream的表。

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)

MapJoin

Hive在执行Join时，可以使用MapJoin，将小表直接加载到Map作业中，以减少Shuffle开销。其实效果与stream table一致。都是缓存小表数据的一种方式。

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