hive大表和小表MapJoin关联查询优化

大表和小表关联查询可以采用mapjoin优化查询速度。
那什么是mapjoin呢？
理解MapJoin之前先介绍另一种Join方式，CommonJoin。
我们知道Hive编写SQL语句，Hive会将SQL解析成MapReduce任务。
对于一个简单的关联查询，CommonJoin任务设计Map阶段和Reduce阶段。
Mapper 从连接表中读取数据并将连接的 key 和连接的 value 键值对输出到中间文件中。Hadoop 在所谓的 shuffle 阶段对这些键值对进行排序和合并。Reducer 将排序结果作为输入，并进行实Join。Shuffle 阶段代价非常昂贵，因为它需要排序和合并。
因此减少 Shuffle 和 Reduce 阶段的代价可以提高任务性能。
MapJoin 的目的是减少 Shuffle和 educer阶段的代价，并仅在 Map 阶段进行Join。

MapJoin的工作机制如图：

 

1）Task A，它是一个Local Task(在客户端本地执行的Task),负责扫描小表b的数据，将其转换成一个HashTable的数据结构，并写入本地的文件中，之后将该文件加载到分布式缓存DistributeCache中。
2）Task B，该任务是一个没有Reduce的MR，启动MapReduce扫描大表。在Map阶段，根据a的每一条记录去和DistributeCache中的b对应的HashTable关联，并直接输出结果。
3）由于MapJoin没有Reduce，所以Map直接输出结果文件，有多少MapTask，就有多少个结果文件。

在命令行开启MapJoin功能：
set hive.auto.convert.join=true;
Hivev0.7之前，需要使用hint提示/*+mapjoin(table)*/才会执行MapJoin。
0.7之后默认值为true,默认开启MapJoin。
Hive能自动判断哪个表是小表，那么多小的表才是小表呢？
由参数hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000决定，默认是25M。

因此小表在jion的前面和后面，效果都是一样的，因为Hive自动判断谁是小表，将其加载到内存。
select b.* from bigtable b join smalltable s on s.id = b.id;
select b.* from smalltable s join bigtable b on s.id = b.id;