hive大表join小表

在Hive中，大表和小表的join可以使用不同的策略来优化。以下是一些优化策略：

1. Map-side Join：如果小表可以被加载到内存中，则可以使用map-side join。这可以避免在reduce端进行join，从而提高性能。

2. Broadcast Join：如果小表过大而无法加载到内存中，则可以使用broadcast join。在这种情况下，小表的数据将被广播到所有的map任务中，从而避免了shuffle操作。

3. Bucket Map-side Join：如果大表和小表都被分桶了，则可以使用bucket map-side join。在这种情况下，Hive会将相同桶号的数据发送到同一个reduce任务中，从而避免了shuffle操作。

4. Sort Merge Join：如果大表和小表都被排序了，则可以使用sort merge join。在这种情况下，Hive将使用归并排序算法将两个表合并起来。

需要注意的是，map-side join和broadcast join只适用于某些情况下。如果小表的大小超过了可用内存，则应该避免使用这些策略。此外，如果大表和小表没有被分桶或排序，则应该使用常规的join操作。