在阐述Hive Join具体的优化方法之前，首先看一下Hive Join的几个重要特点，在实际使用时也可以利用下列特点做相应优化： 1.只支持等值连接 2.底层会将写的HQL语句转换为MapReduce...，并且reduce会将join语句中除最后一个表外都缓存起来 3.当三个或多个以上的表进行join操作时，如果每个on使用相同的字段连接时只会产生一个mapreduce 具体的优化建议： 1.合理的设置...原因：hive在对每行记录操作时会把其他表先缓存起来，直到扫描最后的表进行计算 6.对于经常join的表，针对join字段进行分桶，这样在join时不必全表扫描 7.小表进行mapjoin 如果在join...设置方式主要分两种： 1）自动方式 set hive.auto.convert.join=true; hive.mapjoin.smalltable.filesize，设置可以mapjoin的表的大小，...这种优化方式存在一个缺点：有可能部分数据永远不会被处理到
hive的一些join操作以及hivejoin操作的优化 1. Join原理 ?...Join优化 在正常生产环境下，上述Join操作虽然通用，但是会很浪费时间，因为不仅需要Map阶段，还需要Reduce阶段整合数据，所以上述Join操作也称作（Reduce Side Join）...上面就是Map Side Join的原理了，可以看出每个Mapper里面都会有一个Small Table Data，这样就可以在Map端完成两张表的Join 默认情况下，25M一下的算小表，该属性由 hive.smalltable.filesize...my_order o ON u.uid = o.uid; -- 方式二：设置hive.auto.convert.join = true，这样hive会自动判断当前的join操作是否合适做map join...设置属性hive.optimize.bucketmapjoin= true控制hive 执行bucket map join Map端接受N个小表的Hashtable，做连接操作时，只需要Hashtable
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。...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...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。...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。
hive Optimizer的改进 注意，本文讨论的hive join优化器是从hive 0.11.0版本起添加的， 本文描述了Hive查询执行计划的优化，以提高join效率并减少对用户提示的需求。...Hive自动识别各种用例并对其进行优化。Hive 0.11改进了这些情况的优化器： Join过程中加入有表可以存于内存。...星形join的增强功能 Hive 0.11中的优化器增强功能专注于有效处理星型模型中所需的join。最初的工作仅限于星型模型join，其中projection和filter后的所有维度表同时适合内存。...如果hive.auto.convert.join设置为true，则优化器不仅会将连接转换为mapjoins，还会尽可能地合并MJ *模式。...设置hive.auto.convert.join.use.nonstaged为true可避免在这些情况下进行预先分stage。 当前优化 1.将尽可能多的MJ操作分组为一个MJ。
关于 hive 的优化与原理、应用的文章，前面也陆陆续续的介绍了一些，但大多都偏向理论层面，本文就介绍一个实例，从实例中一步步加深对 hive 调优的认识与意识。...3、优化：reduce side join VS Cartesian product 如果你真的把这条语句放到 Hive 上执行，然后恰好你有张表还非常大，那么恭喜你。。。...而 hive 本身是对 union all 的 join 做了优化的，当多个 union all 子查询同一张表时，只扫描一次源文件，但这里为什么会三个子查询各扫描一次呢？...可能是这里的 union all 子查询使用了 join 的缘故，导致 hive 的 union all 执行计划优化失效了。...p=265 [5] 数据仓库中的SQL性能优化（Hive篇） http://www.zihou.me/html/2014/02/12/9207.html [6] Hive优化以及执行原理
当 Hive 执行 Join 时，需要选择哪个表被流式传输（stream），哪个表被缓存（cache）。...Hive 将 JOIN 语句中的最后一个表用于流式传输，因此我们需 要确保这个流表在两者之间是最大的。...## 对应逻辑优化器是MapJoinProcessor set hive.auto.convert.join = true; ## 刷入内存表的大小(字节) 25M = 2G set hive.mapjoin.smalltable.filesize...= 25000000; ## hive会基于表的size自动的将普通join转换成mapjoin set hive.auto.convert.join.noconditionaltask=true...# bucket map join优化，默认值是 false set hive.optimize.bucketmapjoin=false; ## bucket map join 优化，默认值是
最近对hive的join用的比较多，特地归纳下常用的各种连接，看看hive的连接和我们普通的是否有不同。...2222 Time taken: 23.147 seconds, Fetched: 2 row(s) （2）内连接 inner join： hive (cfpd_ods_safe)> select...（3）左连接left join： hive (cfpd_ods_safe)> select * from ta left join tb on ta.uid=tb.uid; ta.uid tb.uid...： hive (cfpd_ods_safe)> select * from ta left outer join tb on ta.uid=tb.uid; ta.uid tb.uid 1111...： hive (cfpd_ods_safe)> select * from ta full outer join tb on ta.uid=tb.uid; ta.uid tb.uid 1111
的JOIN连接语法 Hive JOIN的语法如下： INNER JOIN内连接：只有进行连接的两个表中都存在与连接条件相匹配的数据才会被保留下来。...hive> SELECT * FROM teacher t INNER JOIN course c ON t.t_id = c.t_id; -- inner可省略 LEFT OUTER JOIN左外连接...RIGHT OUTER JOIN右外连接：右边所有数据会被返回，左边符合条件的被返回 hive> SELECT * FROM teacher t RIGHT JOIN course c ON t.t_id...SELECT * FROM teacher t FULL JOIN course c ON t.t_id = c.t_id ; 注意： Hive2版本已经支持不等值连接，就是 JOIN ON条件后面可以使用大于小于符号了...;并且也支持 JOIN ON 条件后跟or (早前版本 ON 后只支持 = 和 and，不支持 > < 和OR) 如hive执行引擎使用MapReduce，一个JOIN就会启动一个job，一条SQL语句中如有多个
Join如何运行 首先，让我们讨论一下 Join 如何在Hive中运行。Common Join 操作如图1所示被编译为 MapReduce 任务。...使用分布式缓存 Hive-1641 解决了这个扩展问题。优化的基本思想是在原始 Join 的 MapReduce 任务之前创建一个新的 MapReduce 本地任务。...因此，所有 Mapper 都可以将此持久化的哈希表文件加载回内存，并像之前一样进行 Join。优化的 Map Join 的执行流程如下图所示。优化后，小表只需要读取一次。...由于 Map Join 比 Common Join 更快，因此最好尽可能运行 Map Join。以前，Hive用户需要在查询中给出提示来指定哪一个是小表。...根据文件大小将Join转换为MapJoin Hive-1642 通过自动将 Common Join 转换为 Map Join 来解决此问题。对于 Map Join，查询处理器应该知道哪个输入表是大表。
b.dbitchclassifysexscore from (select strmd5,uiscoreporngroupcredit from user where dt=20180925) as a join...3、如果一个key在user表和filter_log表中都重复出现1k次，两个表join，总数据量为1k*1k=100w，也就说这一个key的结果就有100w条。这还只是1k次，如果是10w呢？...partition by strmd5,uiscoreporngroupcredit) rn from user where dt=20180925) a where a.rn=1) as c #第一个子查询 join...20180925 and uiappid=300047) b where b.rank=1) as d # 第二个子查询 on c.strmd5 = d.strpicdownloadimgmd5; # join...条件 【结果】： 原来6个小时都没查出来的join，现在25分钟就可以计算出结果了。
MMR 解决的不是 join 优化，而是回表优化: mutil-range read , 正如他的名字一样，优化的是离散范围的读，具体是优化在 主键上离散范围的读 如果是从辅助索引读取符合条件的...离散读取主键索引的情况 MMR 做的事情是 把得到的 主键先放在 read_rnd_buffer ，然后排序，然后再去主键索引读取 数据行，这样的话就能减少离散读 BKA 依赖于 MMR 进行 join...优化： Batch Key Access ，正和她的名字一样，是批量的用一堆主键 去 读取主键索引。 ...)情况下用不上的 join buffer，每读一行驱动表，就将连接字段放入 join buffer 然后将 join buffer 传给 MMR ，MMR 负责 去连接字段对应的被驱动表的辅助索引上读取主键...，并且放到 read_rnd_buffer ，然后排序，再去被驱动表的主键索引读取行数据 大表 join 对内存的影响： 如果被驱动表是 大表，驱动表也比较大，能被分成几个 join buffer，
/bin/hive-f /home/my/hive-script.sql HIVE_HOME/bin/hive-i /home/my/hive-init.sql 3.hive CLI hive>...set i=32; hive> set i; hive> select a.* from xiaojun a; hive> !...ls; hive> dfs -ls; eg: hive> set$i=’121.61.99.14.128160791368.5′; hive> selectcount(*) from...1.Join Hive 仅仅支持等值连接（equality joins）、外连接（outer joins）和（left/right joins）。...Hive 不支持全部非等值的连接，由于非等值连接很难转化到 map/reduce 任务。另外，Hive 支持多于 2 个表的连接。
Hive也支持这样的操作，而且由于Hive底层运行在hadoop上，因此有很多地方可以进行优化。比如小表到大表的连接操作、小表进行缓存、大表进行避免缓存等等......hive> select * from aa a join bb b on a.c=b.a; WARNING: Hive-on-MR is deprecated in Hive 2 and may not...hive> select * from aa a right outer join bb b on a.c=b.a; WARNING: Hive-on-MR is deprecated in Hive...> select * from aa a full outer join bb b on a.c=b.a; WARNING: Hive-on-MR is deprecated in Hive 2 and...hive> select * from aa a left semi join bb b on a.c=b.a; WARNING: Hive-on-MR is deprecated in Hive 2
众所周知，hive 提供了三种join方式，common join/map join/ smb join，那么如何选择最合适的join 类型？ 1....map join 也称之为mapside join, 通常应对小表关联大表情形，对common join 的优化，将小表转换成为以join条件为key的hashTable分布式缓存到各个节点上去，然后map...由此可见map join 是使用通过空间来换取时间的优化方式，即使用内存消耗来代替shuffle、reduce操作。...小表的定义：set hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000; 认为小于等于这个数据的表都是小表 开启map join： set hive.auto.convert.join...SMB map join 优化任务 explain 查看执行计划如下：
一.前述 本节主要描述Hive的优化使用，Hive的优化着重强调一个 把Hive SQL 当做Mapreduce程序去优化 二.主要优化点 1.Hive运行方式： 本地模式 集群模式 本地模式 开启本地模式...5 Hive Join 优化 Join计算时，将小表（驱动表）放在join的左边 Map Join：在Map端完成Join 两种实现方式： 1、SQL方式，在SQL语句中添加MapJoin标记（mapjoin...= true; （该参数为true时，Hive自动对左边的表统计量，如果是小表就加入内存，即对小表使用Map join）（默认左边的加载到内存中去） 相关配置参数： hive.mapjoin.smalltable.filesize...） hive.auto.convert.join.noconditionaltask; （默认值：true；将普通的join转化为普通的mapjoin时，是否将多个mapjoin转化为一个mapjoin...： map端做聚合操作是hash表的最大可用内容，大于该值则会触发flush hive.groupby.skewindata 是否对GroupBy产生的数据倾斜做优化，默认为false（自动优化解决思路如下
hive 的 join 类型有好几种，其实都是把 MR 中的几种方式都封装实现了，其中 join on、left semi join 算是里边具有代表性，且使用频率较高的 join 方式。...1、联系 他们都是 hive join 方式的一种，join on 属于 common join（shuffle join/reduce join），而 left semi join 则属于 map...由于 hive 中没有 in/exist 这样的子句（新版将支持），所以需要将这种类型的子句转成 left semi join。...3、两种 join 的“坑” 由于HIVE中都是等值连接，在JOIN使用的时候，有两种写法在理论上是可以达到相同的效果的，但是由于实际情况的不一样，子表中数据的差异导致结果也不太一样。 ...4、Refer （1）HIVE 中内连接(JOIN ON)与LEFT SEMI JOIN查询结果不一致的分析 http://scholers.iteye.com/blog/1710594 （
介绍 MAPJION会把小表全部加载到内存中，在map阶段直接拿另外一个表的数据和内存中表数据做匹配，由于在map端是进行了join操作，省去了reduce运行的时间，算是hive中的一种优化。...SELECT /*+ MAPJOIN(b) */ a.key, a.value FROM a JOIN b ON a.key = b.key 前提b表是一张小表，具体小表有多小，由参数hive.mapjoin.smalltable.filesize...开启hive.auto.convert.join=true参数时，默认值是false，满足条件的话Hive在执行时候会自动转化为MapJoin，或使用hint提示 /*+ mapjoin(table)...参数列表： 1、小表自动选择Mapjoin set hive.auto.convert.join=true; 默认值：false。...该参数为true时，Hive自动对左边的表统计量，若是小表就加入内存，即对小表使用Map join 2、小表阀值 set hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000
values(i, i, i); set i=i+1; end while; end;; delimiter ; call idata(); 什么是Multi-Range Read（MRR）优化...Multi-Range Read优化的目的是尽量使用顺序读盘。...show global variables like 'read_rnd_buffer_size'; 如果需要稳定使用MRR优化的时候需要执行一下命令(现在的优化器策略判断消耗的时候会更倾向于不使用...如果需要发挥MRR的优势，就需要多取一些值然后再去表t2对比，存储这些值的区域我们可以使用BNL算法中的join_buffer。 BKA算法就是优化后NLJ算法（增加了MRR的优势）。...MySQL8.0以后支持Hash Join了，如上图。
Hive的Join的文档说明地址： https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual%2BJoins 以下为两个测试数据表建表语句...left join测试数据 hive left join测试数据 测试1：left join 语句： select * from table1 left outer join table2 on(table1...’ ‘table2’ in join type specifie 我用的HIVE版本是0.8，不支持直接的left join写法； 测试2：left outer join 语句： select * from...结论： hive不支持’left join’的写法； hive的left outer join：如果右边有多行和左边表对应，就每一行都映射输出；如果右边没有行与左边行对应，就输出左边行，右边表字段为NULL...； hive的left semi join：相当于SQL的in语句，比如上面测试3的语句相当于“select * from table1 where table1.student_no in (table2
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