hive inner join和left join并行么

在Hive中，Inner Join和Left Join可以并行执行，但具体是否并行取决于多个因素，包括Hive版本、执行引擎、数据分布、表大小等。

在Hive中，通过设置相关的参数可以控制Join的并行度。以下是一些常用的参数：

1. hive.exec.parallel：控制整个查询中并行执行的任务数，默认为-1，表示自动确定并行度。

2. hive.exec.parallel.thread.number：控制每个任务并行执行的线程数，默认为8。

3. hive.exec.parallel.join：控制Join操作的并行度，默认为true。当设置为true时，Hive会尽可能地并行执行Join操作。

4. hive.auto.convert.join：控制是否自动将Join操作转换为Map Join，默认为false。当设置为true时，如果Join的表较小，Hive会自动将Join操作转换为Map Join，从而提高性能。

需要注意的是，并行执行Join操作可能会增加对资源的需求，包括CPU、内存和磁盘IO等。因此，在设置并行度时需要根据集群资源和查询负载进行合理的配置，以避免资源竞争和性能下降。

另外，从Hive 2.3.0版本开始，引入了基于Tez的执行引擎。Tez执行引擎可以更好地支持并行执行Join操作，并提供更好的性能。可以通过设置hive.execution.engine属性为tez来启用Tez执行引擎。

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hive 小表join大表

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了一个SQL-like的查询语言HiveQL，用于处理和管理大规模分布式数据。当你有一个小表（通常是较小的、查询速度快的表）需要与一个大的表（可能是经过复杂处理或存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集）进行关联时，使用Hive进行JOIN操作会有以下几个特点：

1. **效率考虑**：对于小表-大表的JOIN，Hive通常会利用小表的索引，先执行小表的扫描，然后根据连接条件查找大表中的匹配行，这样可以减少全表扫描大表的开销。

2. **分片处理**：大表可能被划分为多个物理分区（分区）或分片（如在Hadoop MapReduce中），Hive会在这些分区上进行并行JOIN操作，提高处理速度。

3. **资源优化**：由于Hive运行在Hadoop生态系统中，JOIN操作可能会涉及到MapReduce任务，Hive会根据集群资源动态调整任务分配，以充分利用集群的能力。

4. **延迟加载**：对于大表中的部分数据，Hive支持延迟加载，即只加载真正需要的部分，这可以进一步提高性能。

5. **性能调优**：可以通过调整JOIN策略（如设置JOIN类型为INNER JOIN, LEFT JOIN等）、创建合适的索引，甚至对大表进行预处理（如分区、缓存等），来优化JOIN操作的性能。

然而，JOIN操作在大数据处理中仍然可能存在性能瓶颈，特别是当JOIN列在大表中不是主键或唯一标识时。在这种情况下，你可能需要考虑其他技术，如使用Caching层（如HBase）或使用更高效的NoSQL数据库来存储小表。