1、遇到一个hive的问题，如下hive sql：
select t1.a,t1.b from table t1 join table2 t2 on ( t1.a=t2.a and t1.datecol=20110802)
该语句中B表有30亿行记录，t1表只有100行记录，而且t2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。
为了解决用户的这个问题，考虑使用mapjoin,mapjoin的原理：
MAPJION会把小表全部读入内存中，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，而普通的equality join则是类似于mapreduce模型中的file join，需要先分组，然后再reduce端进行连接，使用的时候需要结合着场景；由于mapjoin是在map是进行了join操作，省去了reduce的运行，效率也会高很多
这样就不会由于数据倾斜导致某个reduce上落数据太多而失败。于是原来的sql可以通过使用hint的方式指定join时使用mapjoin。
select /*+ mapjoin(t1)*/ t1.a,t1.b from table t1 join table2 t2 on ( t1.a=t2.a and f.ftime=20110802)
再运行发现执行的效率比以前的写法高了好多。
2、mapjoin还有一个很大的好处是能够进行不等连接的join操作，如果将不等条件写在where中，那么mapreduce过程中会进行笛卡尔积，运行效率特别低，这是由于equality join （不等值join操作有 >、<、like等如：a.x < b.y 或者 a.x like b.y） 需要在reduce端进行不等值判断，map端只能过滤掉where中等值连接时候的条件，如果使用mapjoin操作，在map的过程中就完成了不等值的join操作，效率会高很多。
select A.a ,A.b from A join B where A.a>B.a
3、
Mapjoin 不能使用与 outer join
select /*+ mapjoin(t1)*/ t2.juid from t_pvjoinvv t1
left outer join
(select distinct juid from t_vvformat where start_date=20130306 and flag=1 and sourceid<3 ) t2
on t1.juid=t2.juid
where t1.start_date=20130306
and t1.pv_1stflag=1
and t2.juid is null ;
" ;
抛出异常：
OK
Time taken: 1.957 seconds
FAILED: Error in semantic analysis: MAPJOIN cannot be performed with OUTER JOIN
简单总结一下，mapjoin的使用场景：
1. 关联操作中有一张表非常小
2.不等值的链接操作
