mapjoin的简介 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mapjoin的使用方法 例如：select /*+ mapjoin(t)*/ f.a,f.b from A f join B t on f.a=t.a
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2023-07-12 21:05:29
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# 使用Hive指定表进行MapJoin
在Hive中，MapJoin是一种优化技术，用于在Map端将两个表的数据进行Join操作，避免将数据传输到Reduce端再进行Join，可以大大提高查询性能。通过指定表进行MapJoin，可以更加灵活地控制Join的方式，提高查询效率。本文将介绍如何在Hive中使用指定表进行MapJoin，并通过代码示例来演示操作步骤。
## MapJoin的原理
原创
2024-06-03 06:01:41
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一. Hive参数介绍特别说明
关于MapJoin的问题剖析 特别说明
关于MapJoin的问题剖析概念说明
代码实现
在hive当中已经默认开启了该功能。应用场景
大表join小表的时候，大数据块join小数据块的时候。特点特征
减少了reduce的处理，全部放到map端进行操作。减少了数据移动，提升了IO和计算效率。将joi
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2023-08-21 10:01:04
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MapJoin是Hive的一种优化操作，其适用于小表JOIN大表的场景，由于表的JOIN操作是在Map端且在内存进行的，所以其并不需要启动Reduce任务也就不需要经过shuffle阶段，从而能在一定程度上节省资源提高JOIN效率
cnblogs.com/MOBIN/p/5702580.html
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http://www.cnblogs.com/MOBIN/p/
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2022-01-04 17:44:54
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今天遇到一个hive的问题，如下hive sql：select f.a,f.b from A t join B f on ( f.a=t.a and f.ftime=20110802) 该语句中B表有30亿行记录，A表只有100行记录，而且B表中数据倾斜特别严重，有一个key上有15亿行记录，在运行过程中特别的慢，而且在reduece的过程中遇有内存不够而报错
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2023-07-20 19:14:55
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笼统的说，Hive中的Join可分为Common Join（Reduce阶段完成join）和Map Join（Map阶段完成join）。本文简单介绍一下两种join的原理和机制。一 .Hive Common Join如果不指定MapJoin或者不符合MapJoin的条件，那么Hive解析器会将Join操作转换成Common Join,即：在Reduce阶段完成join. 整个过程包含Map、Shu
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2023-09-08 11:45:16
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Hive升级完后ETL开发找到我说有的Job一直failed.看了一下在MAP阶段进行MAPJOIN处理时就OOM了，但是开发说没有加MAPJOIN HINT,其实在0.11后hive.auto.convert.join的默认值变为true也就是会自动去做；并且在0.11加入了一个新的参数hive.ignore.mapjoin.hint来控制是否忽略MAPJOINHINT(HIVE-4042),默
原创
2014-03-03 12:27:20
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Hive的强制MapJoin问题是一个在大数据处理中常遇到的挑战，尤其是在数据量较大或者内存有限的情况下。这个问题表现在Hive处理大表连接时，由于数据量的限制，MapReduce任务变得低效。为了迫使Hive使用MapJoin策略，可以进行一些参数调整和调试，以下是我们对此过程的复盘记录。
### 背景定位
在我们的生产环境中，每当我们尝试连接较大的维度表和事实表时，Hive的执行计划往往会
# Hive 强制 MapJoin 的应用和实践
在使用 Apache Hive 进行大数据处理时，我们常常需要执行连接操作，其中 MapJoin（又称为 Broadcast Join）是一种高效的连接方式。在 MapJoin 中，较小的数据集会被提前加载到每个 Map 任务的内存中，避免了大多数的 Shuffle 操作，从而提高了查询性能。本文将详细讲解 Hive 中强制 MapJoin 的应
原创
2024-08-03 04:55:19
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在Hadoop及Hive中，使用MapJoin可以显著提升那些小表与大表连接时的查询性能，它能将小表加载到内存中，并用来优化查询性能。然而，在配置MapJoin时，存在一些常见问题可能影响到业务运作。以下是详细的解决过程记录，涵盖背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南和最佳实践。
在我们的生产环境中，因查询性能问题，业务应用A报告了Hive查询时的响应时间过长，导致数据分析工作受到影响
文章目录一、分区1、默认分区2、动态分区3、多级分区（多级子目录）二、分桶三、Hive JDBC四、一些数据类型1、基本数据类型2、时间类型3、复杂数据类型1 array2 map3 struct4、行、列转换1 行转列2 列转行五、开窗函数1、统计连续登陆最大天数1、top N总结 I know, i know 地球另一端有你陪我 一、分区 1、默认分区实际上是在表的目录下在以分区命名，建
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2024-04-24 19:20:41
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我在用HiveQL完成第七周作业第二题（详情见http://f.dataguru.cn/thread-237102-1-1.html）时发现。HIVE仅仅用了一个Mapreduce Job就完成了任务。而我在用Java程序时却很难用一个Mapreduce Job来完成，最后用了二个JOB才完成。通过阅读有关资料才发现。这就是Hive内置提供的优化机制之一：MapJoin。在学Map-Reduce编
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2023-10-11 06:17:17
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JOINhive执行引擎会将HQL“翻译”成为map-reduce任务，如果多张表使用同一列做join则将被翻译成一个reduce，否则将被翻译成多个map-reduce任务。如： hive执行引擎会将HQL“翻译”成为map-reduce任务，如果多张表使用同一列做join则将被翻译成一个reduce，否则将被翻译成多个map-reduce任务。 eg： SELECT a.val, b.va
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2023-12-10 08:55:17
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Hive 桶对于每一个表（table）或者分区， Hive可以进一步组织成桶，也就是说桶是更为细粒度的数据范围划分。Hive也是 针对某一列进行桶的组织。Hive采用对列值哈希，然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中。把表（或者分区）组织成桶（Bucket）有两个理由：（1）获得更高的查询处理效率。桶为表加上了额外的结构，Hive 在处理有些查询时能利用这个结构
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2023-10-07 20:41:10
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# Hive中的Left Join和Map Join
在Hive中，我们经常使用Join操作来将两个或多个表连接起来以获取我们所需的数据。Hive提供了不同的Join操作，其中包括Left Join和Map Join。在这篇文章中，我们将详细介绍Hive中的Left Join和Map Join，并通过代码示例来说明它们的用法和区别。
## Left Join
Left Join是一种常见的J
原创
2023-12-02 09:38:19
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1、什么是MapJoin?MapJoin顾名思义，就是在Map阶段进行表之间的连接。而不需要进入到Reduce阶段才进行连接。这样就节省了在Shuffle阶段时要进行的大量数据传输。从而起到了优化作业的作用。2、MapJoin的原理： 即在map 端进行join，其原理是broadcast join，即把小表作为一个完整的驱动表来进行join操作。通常情况下，要连接的各个表里面的数据会分布在不同的
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2023-10-25 11:15:38
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什么是MapJoin?MapJoin顾名思义，就是在Map阶段进行表之间的连接。而不需要进入到Reduce阶段才进
原创
2022-07-18 15:28:00
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2018-12-27 10:00:12Hive是基于Hadoop平台的，它提供了类似SQL一样的查询语言HQL。有了Hive，如果使用过SQL语言，并且不理解Hadoop MapReduce运行原理，也就无法通过编程来实现MR，但是你仍然可以很容易地编写出特定查询分析的HQL语句，通过使用类似SQL的语法，将HQL查询语句提交Hive系统执行查询分析，最终Hive会帮你转换成底层Hado
相关概念 Hive Metastore有三种配置方式，分别是：Embedded Metastore Database (Derby) 内嵌模式 Local Metastore Server 本地元存储 Remote Metastore Server 远程元存储 1.1 Metadata、Metastore作用 metadata即元数据。元数据包含用Hive创建的database、tabel等的元信
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2023-08-11 22:13:40
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一、场景MapJoin是Hive的一种优化操作，其适用于小表JOIN大表的场景，由于表的JOIN操作是在Map端且在内存进行的，所以其并不需要启动Reduce任务也就不需要经过shuffle阶段，从而能在一定程度上节省资源提高JOIN效率。二、使用2.1 Hive v0.7 之前通过在查询语句中增加一个标记进行触发：SELECT /*+ MAPJOIN(smalltable)*/ smallta
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2023-08-29 00:04:54
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