MapJoin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。容
原创
2022-12-28 15:23:44
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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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当您对一个大表和一个或多个小表执行join操作时，可以在select语句中显式指定mapjoin Hint提示以提升查询性能。本文为您介绍如何通过mapjoin hint连接表。功能介绍整个JOIN过程包含Map、Shuffle和Reduce三个阶段。通常情况下，join操作在Reduce阶段执行表连接。mapjoin在Map阶段执行表连接，而非等到Reduce阶段才执行表连接，可以缩短
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2021-09-13 15:51:37
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1.Spark join种类(>3种)及join选择依据 Spark 内部JOIN 大致分为以下3种实现方式 ：1.BroadCastHashJoin2.ShuffledHashJoin3.SortMergeJoin 1.BroadCastHashJoin 翻过源码之后你就会发现，Spark 1.6
Spark 性能优化之Map-Join 文章目录Spark 性能优化之Map-Join1. Spark Stage的划分1.1 RDD的依赖关系1.1.1 窄依赖的实现1.1.2 宽依赖的实现1.2 Lineage(血统)与DAG中Stage的划分1.2.1 Lineage1.2.2 Stage的划分2. Reduce-Join和Map-Join2.1 Reduce-Join 的原理2.2 Map
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2023-09-21 09:46:34
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## 如何实现HiveSQL MapJoin
### 一、整体流程
首先，我们来看一下实现“HiveSQL MapJoin”的整体流程：
```mermaid
gantt
title 实现HiveSQL MapJoin的流程
section 步骤
定义问题: 2022-12-01, 1d
编写Map端代码: 2022-12-02, 2d
编写Reduc
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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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
">
http://www.cnblogs.com/MOBIN/p/
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2022-01-04 17:44:54
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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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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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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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举例说明MapJoin限制场景之一, MapJoin Followd by Union
原创
2022-11-10 20:57:31
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文章目录pom.xml输入数据期望结果需求分析Mapper类Reducer类Driver类执行结果pom.xml<groupId>com.huang</groupId> <artifactId>Hadoop</artifactId> <version>1.0-SNAPSHOT</version> <build> <plugins> <plu
原创
2021-07-09 17:25:52
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# SparkSQL开启MapJoin的科普介绍
在大数据处理领域，Apache Spark是一个受欢迎的开源分布式计算框架。SparkSQL是Spark的一个组件，它允许用户通过SQL查询数据，充分利用丰富的Spark API。为了提高大数据处理的性能，SparkSQL支持一种称为MapJoin（或通用的“广播联接”）的优化技术。本文将详细介绍MapJoin的概念、适用场景以及如何在Spark
# SparkSQL中的MapJoin设置
在大数据处理的领域，Apache Spark以其高效的计算能力和强大的数据处理能力而闻名。SparkSQL是其强大的一部分，允许用户使用SQL查询接口来处理大规模数据。在SparkSQL中，MapJoin（或称为Broadcast Join）是一种优化技术，能够显著提升小表和大表连接时的性能。本篇文章将深入探讨如何在SparkSQL中设置MapJoin
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
# 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
MapReducer 中MapJoin示例
原创
2021-03-03 15:05:06
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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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# 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
