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。

相关问题

set mapred.reduce.tasks=100; set hive.exec.reducers.max=100; set hive.auto.convert.join=true; set hive.groupby.skewindata=true; set ngmr.safety.size.single.entry=-1;

这不是一个问题，而是一组Hive的参数设置。这些参数可以通过Hive的命令行或Hive配置文件进行设置，用于优化Hive查询性能。

其中，mapred.reduce.tasks和hive.exec.reducers.max都是设置reduce任务数的参数，前者是Hadoop的参数，后者是Hive的参数。hive.auto.convert.join是开启自动转换为MapReduce Join的参数，hive.groupby.skewindata是用于解决引起group by操作数据倾斜的参数，ngmr.safety.size.single.entry则是设置ngmr的参数。

这些参数的具体作用和使用方法可以参考Hive的官方文档。

SET ngmr.partition.automerge=true; SET ngmr.partition.mergesize=125;

这是两个Hive参数设置语句，用于优化Hive的MapReduce任务。

第一个参数 `ngmr.partition.automerge=true` 是用来开启自动合并小文件的功能，当Hive进行MapReduce任务时，产生大量小文件会导致效率低下，使用该参数可以自动将小文件合并成一个更大的文件，提高效率。

第二个参数 `ngmr.partition.mergesize=125` 是设置自动合并小文件的文件大小阈值，当小文件总大小达到该阈值时，会触发自动合并操作。该参数的值需要根据具体情况进行调整，以达到最佳效果。