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。