hive left join 大表放哪边

### 回答1：
Hive中的left join语句中，大表应该放在左侧。这是因为left join是以左侧表为基础，将右侧表中符合条件的记录加入左侧表中。如果左侧表是小表，那么加入右侧表中符合条件的记录的数量也会比较小，查询速度会更快。而如果左侧表是大表，那么加入右侧表中符合条件的记录的数量也会比较大，查询速度会变慢。因此，为了提高查询效率，大表应该放在左侧。

### 回答2：
在使用Hive进行Left Join操作时，应该将相对较小的表放在左边，将相对较大的表放在右边。

这是因为在Hive中，Left Join其实是一种保留左表全部数据并与右表匹配的操作。当左表很小而右表很大时，在匹配过程中会出现很多重复数据，导致内存溢出等问题。而将左表放在左边的话，能够尽早地过滤掉右表中不需要的数据，从而优化Left Join的性能。

另外，还应该考虑到数据倾斜的问题。如果右表数据倾斜比较严重，左边的小表与右表连接时可能会发生过度任务严重，从而导致整个Left Join的执行时间大幅延长。此时，也可以尝试将右表进行拆分，通过程序将数据均匀分布到多个节点，从而使Left Join更加高效。

总的来说，选择左右表的顺序需要根据具体情况而定。在实际操作中，可以尝试多种顺序，然后根据性能表现进行优化调整，以达到最佳的执行效果。

### 回答3：
在进行Hive left join操作时，我们通常将小表放在左边，将大表放在右边。

这是因为在Hive中，执行左连接时会将左侧表中所有的行都保留，并将右侧表中与左侧表匹配的行合并，若没有与左表匹配的行，那么就用Null值填充右侧表。

假设我们将大表放在左侧，小表放在右侧，那么就要在大表中对所有行进行匹配，这样就会加重内存和CPU的负担，导致性能下降。而如果将小表放在左侧，那么只需要对小表中的行进行匹配，这样可以更快地进行操作，提高性能。

另外，还有一个原因是如果我们将小表放在左侧进行左连接，就可以将小表进行全表扫描，这样在Map端可以比较快地处理数据，大大减少了数据传输的数量，也降低了网络传输开销，提高了作业的效率。

总而言之，对于Hive左连接操作，推荐将小表放在左侧，将大表放在右侧。这样可以有效提高查询性能，减少在内存和CPU上的负担，同时减少网络传输开销，优化作业效率。