map join怎么使用，举例子详细说明

MapJoin是Hive中的一种Join方式，它使用内存中的HashMap来提高Join的性能。MapJoin适用于小表与大表的Join，即左表或右表数据量较小，可以全部加载到内存中，而另一个表数据量很大。

下面以一个简单的示例说明MapJoin的使用。假设有两张表：

1. person表，包含id和name两个字段，数据如下：

| id | name |
|----|------|
| 1 | Tom |
| 2 | Jack |
| 3 | Lucy |

2. score表，包含id和score两个字段，数据如下：

| id | score |
|----|-------|
| 1 | 80 |
| 2 | 90 |
| 3 | 85 |
| 4 | 95 |

现在要将这两张表按照id字段进行Join，查询结果为：

| id | name | score |
|----|------|-------|
| 1 | Tom | 80 |
| 2 | Jack | 90 |
| 3 | Lucy | 85 |

如果使用MapJoin，可以先将person表加载到内存中，然后遍历score表，将匹配的数据写入到输出文件中。具体实现如下：

-- 开启MapJoin
set hive.auto.convert.join=true;
set hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000;

-- 加载person表到内存中
create table person_map as select * from person;

-- 执行MapJoin
select p.id, p.name, s.score from score s join person_map p on s.id = p.id;

上述代码中，首先通过set语句开启了MapJoin功能，并设置了小表文件大小为25MB。然后创建了一个新表person_map，将person表中的所有数据加载到该表中。最后执行Join操作，将score表中的数据遍历，与person_map表中的数据进行匹配，并将匹配的结果输出。

需要注意的是，MapJoin适用于小表与大表的Join，如果两张表的大小相近，则不适合使用MapJoin。同时，MapJoin需要占用内存，如果内存不足，可能会导致性能下降或者执行失败。因此，在使用MapJoin时需要根据具体情况进行调优。