hive 两张大表jion可以怎样优化

当在Hive中进行大表Join操作时，可以考虑以下优化策略：

1. 数据倾斜处理：
如果Join的两张表中存在数据倾斜的情况，即某些键值对的数据量远远大于其他键值对，可以采取一些处理方法来解决数据倾斜的问题。例如使用随机前缀、哈希拆分、扩容等方式，将数据均匀地分布到不同的分区或桶中，以减少数据倾斜对Join操作的影响。

2. Bucketing和Sorting：
通过对Join的两张大表进行Bucketing和Sorting，可以使得相同键值的数据被存储到相同的Bucket中，并按照相同的排序顺序存储，这样在Join操作时可以更加高效地查找和匹配数据。可以使用Hive的Bucketed表和Sorted表来实现这种优化。

3. Map-side Join：
如果一张表的数据可以全部加载到内存中，并且和另一张表进行Join操作时，可以通过配置将小表加载到内存中进行Map-side Join。这样可以避免数据的网络传输和磁盘IO，加速Join操作的执行速度。

4. 调整Join算法和参数：
Hive提供了不同的Join算法和参数，可以根据实际情况选择合适的算法和参数来优化Join操作。例如可以尝试使用Broadcast Join、Sort Merge Join等不同的Join算法，并调整Join的缓存大小、并行度等参数。

5. 数据预处理和过滤：
如果Join的两张大表中存在一些不必要的数据，可以在Join操作之前进行数据预处理和过滤，将不需要的数据进行过滤掉。这样可以减少Join操作的数据量，提高Join操作的效率。

6. 分区和索引：
通过合理地设计表的分区和创建适当的索引，可以减少Join操作时需要扫描的数据量。根据Join操作的特点和查询需求，选择合适的分区字段和创建适当的索引，可以提高Join操作的性能。

总结：
在Hive中进行大表Join操作时，可以通过数据倾斜处理、Bucketing和Sorting、Map-side Join、调整Join算法和参数、数据预处理和过滤、分区和索引等优化策略来提高Join操作的性能和效率。根据实际情况选择合适的优化策略，结合具体的场景和需求进行调整和优化。