hive 关闭mapjoin

要关闭 Hive 中的 mapjoin，您可以使用以下两种方法之一：

1. 设置 Hive 的属性：

set hive.auto.convert.join=false;

这将禁用自动转换为 mapjoin。请注意，这将影响所有连接操作。

2. 在查询中使用 hint：

SELECT /*+ MAPJOIN(b) */ a.col1, b.col2
FROM table_a a JOIN table_b b
ON a.id = b.id;

在连接子句中使用 `/*+ MAPJOIN(b) */` 提示将仅对该连接操作使用 mapjoin。请注意，这仅适用于 Hive 版本 0.13 或更高版本。

相关问题

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。

hiveonspark关闭mapjoin

Hive on Spark是一种将Apache Hive的数据处理查询映射到Apache Spark框架的技术。MapJoin是一种优化技术，在Hive中用于减少JOIN操作中的数据传输量。当Spark的MapJoin启用时，它会在内存中存储小表的部分结果，然后在处理大表时直接查找匹配项，提高性能。

如果你想要关闭Hive on Spark中的MapJoin，通常可以在创建HiveSession或设置执行配置时采取以下步骤：

1. 使用`set`函数设置属性：在Scala或PySpark环境中，可以这样做：

   spark.sql("SET hive.auto.convert.join=no");

或者

   sc._jvm.org.apache.hadoop.hive.conf.HiveConf.setVar(
       sc._jvm.org.apache.hadoop.hive.conf.HiveConf.ConfVars.HIVE_AUTO_CONVERT_JOIN,
       "no"
   );

2. 配置Hive-site.xml文件：在Hadoop的conf目录下的Hive-site.xml文件中，添加或修改 `<property>` 标签来禁用MapJoin，如：

   <property>
     <name>hive.auto.convert.join</name>
     <value>false</value>
   </property>

请注意，关闭MapJoin可能会增加JOIN操作的时间复杂度，因为它需要在磁盘上查找数据，所以仅在不需要充分利用内存且磁盘I/O不是瓶颈的情况下考虑这么做。