join与mapjoin

在Hadoop中，join是指将两个或多个数据集合并为一个数据集的操作。而mapjoin是一种特殊的join操作，它在MapReduce程序中使用内存缓存来加速join过程。

在常规的join操作中，需要将两个数据集分别传递给Mapper，然后将它们合并到Reducer中进行join。这种方式会导致大量的磁盘读写操作，因为Mapper和Reducer需要将数据写入磁盘，并从磁盘读取数据。而在mapjoin中，其中一个数据集被缓存在内存中，另一个数据集则直接传递给Mapper。Mapper将另一个数据集与内存中的数据集进行join，这样就避免了磁盘I/O操作，从而使join操作更加高效。

需要注意的是，mapjoin只适用于一个小数据集和一个大数据集进行join的情况。如果两个数据集都很大，那么内存可能无法容纳其中一个数据集，此时mapjoin就会失效。

相关问题

关于Map Join的描述正确的是（ ） 2分 2张大表进行Join时，可以选择使用Map Join来提高执行速度 通过ngmr.mapjoin.autoconvert，hive.mapjoin.smalltable.filesize参数设置，优化器会自动将满足条件的Join转换为MapJoin ngmr.mapjoin.autoconvert默认关闭，需手动开启 MapJoin的网络开销小，减少了shuffle消耗

关于 Map Join 的描述，正确的是：

- 2张大表进行 Join 时，可以选择使用 Map Join 来提高执行速度：Map Join 是一种优化技术，适用于两个大表进行 Join 操作，可以将小表加载到内存中，并在 Map 阶段进行 Join，从而提高执行效率。

- 通过 ngmr.mapjoin.autoconvert，hive.mapjoin.smalltable.filesize 参数设置，优化器会自动将满足条件的 Join 转换为 Map Join：可以通过配置参数 ngmr.mapjoin.autoconvert 和 hive.mapjoin.smalltable.filesize 来自动开启优化器对满足条件的 Join 进行自动转换为 Map Join。

- ngmr.mapjoin.autoconvert 默认关闭，需手动开启：ngmr.mapjoin.autoconvert 参数默认是关闭的，需要手动开启才能启用自动转换为 Map Join 的功能。

- Map Join 的网络开销小，减少了 shuffle 消耗：由于 Map Join 是在 Map 阶段进行 Join 操作，不需要进行数据的传输和 shuffle，因此可以减少网络开销和 shuffle 的消耗。

所以，以上四个描述都是正确的。

hive.skewjoin.mapjoin.map.tasks

This is a configuration property in Apache Hive, which specifies the number of map tasks to use during a skew join operation with a map join.

A skew join is a type of join operation where one or more keys have a disproportionate number of matches in the input data, causing some map tasks to take much longer than others. To address this issue, Hive can use a map join, which loads the smaller table into memory and performs the join with a distributed cache.

The `hive.skewjoin.mapjoin.map.tasks` property determines how many map tasks should be used during this operation. Increasing this value can help improve performance by distributing the workload across more tasks, but it can also increase memory usage and overhead. The default value is 100.