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Hive中Map端JOIN的示例分析

小编给大家分享一下Hive中Map端JOIN的示例分析,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!

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Map端JOIN

map端join适用于当一张表很小(可以存在内存中)的情况,即可以将小表加载至内存。Hive从0.7开始支持自动转为map端join,具体配置如下:

SET hive.auto.convert.join=true; --  hivev0.11.0之后默认true
SET hive.mapjoin.smalltable.filesize=600000000; -- 默认 25m
SET hive.auto.convert.join.noconditionaltask=true; -- 默认true,所以不需要指定map join hint
SET hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size=10000000; -- 控制加载到内存的表的大小

一旦开启map端join配置,Hive会自动检查小表是否大于hive.mapjoin.smalltable.filesize配置的大小,如果大于则转为普通的join,如果小于则转为map端join。

关于map端join的原理,如下图所示:

Hive中Map端JOIN的示例分析

首先,Task A(客户端本地执行的task)负责读取小表a,并将其转成一个HashTable的数据结构,写入到本地文件,之后将其加载至分布式缓存。

然后,Task B任务会启动map任务读取大表b,在Map阶段,根据每条记录与分布式缓存中的a表对应的hashtable关联,并输出结果

注意:map端join没有reduce任务,所以map直接输出结果,即有多少个map任务就会产生多少个结果文件。

以上是“Hive中Map端JOIN的示例分析”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注创新互联行业资讯频道!


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