hive join的执行流程

Hive的JOIN操作执行流程大致可以分为以下几个步骤：

1. **解析阶段**：首先，Hive解析器将SQL JOIN语句转换成查询计划树（Logical Plan），其中包括参与JOIN操作的表以及连接条件。

2. **优化阶段**：Hive基于成本模型对逻辑计划进行优化，选择最高效的JOIN策略。这通常涉及到计算各种因素如数据大小、磁盘I/O和网络通信等。

3. **物化阶段**：Hive将优化后的逻辑计划转化为物理计划（Physical Plan），确定具体的JOIN算法（如Hash Join、Sort-Merge Join等）以及数据分区和桶的处理。

4. **执行阶段**：
- Hash Join：如果选择的是哈希Join，它会创建临时表，其中一个表的数据会被哈希到内存中，另一个表则顺序扫描，通过比较键值进行匹配。
- Sort-Merge Join：如果选择排序-合并Join，先对两个表分别按照连接条件排序，然后逐条读取并比较，找到匹配项后合并结果。

5. **合并结果**：执行完JOIN操作后，得到的结果集会被合并到一起，形成最终查询结果。

6. **存储阶段**：结果会被写入Hive的外部存储系统（如HDFS）或者内部表中，供后续查询使用。