hive 多表join参数
时间: 2023-10-12 10:55:02 浏览: 49
Hive 多表 join 的参数包括:
1. JOIN 类型:INNER JOIN、LEFT OUTER JOIN、RIGHT OUTER JOIN、FULL OUTER JOIN 等。
2. JOIN 条件:指定连接两个表的字段,可以是一个或多个字段,一般使用 ON 关键字指定。
3. JOIN 顺序:多表 join 时,需要指定表的顺序,可以使用 JOIN 或 LEFT/RIGHT/FULL JOIN 关键字。
4. JOIN 算法:Hive 支持 MapJoin、SortMergeJoin、BucketMapJoin 等多种 join 算法,可以通过设置相关参数来指定。
5. 优化参数:Hive 提供了一些优化参数,如 hive.auto.convert.join、hive.optimize.skewjoin、hive.optimize.bucketmapjoin 等,可以根据实际情况进行设置,提高 join 的性能。
相关问题
hive多表join能用什么参数优化
Hive 多表 join 可以使用以下参数进行优化:
1. hive.auto.convert.join:该参数默认为 true,表示开启自动转换小表为 MapJoin 或 BucketMapJoin,可以提高 join 的性能。
2. hive.optimize.skewjoin:该参数默认为 true,表示开启倾斜 join 优化,可以避免数据倾斜导致 join 失败。
3. hive.optimize.bucketmapjoin:该参数默认为 true,表示开启 BucketMapJoin 优化,可以提高 join 的性能。
4. hive.mapjoin.smalltable.filesize:该参数用于自动转换为 MapJoin 的阈值,当一个表的大小小于该值时,会被自动转换为 MapJoin。
5. hive.exec.reducers.bytes.per.reducer:该参数用于控制一个 reducer 处理的数据量大小,可以根据实际情况进行调整,提高 join 的性能。
6. hive.auto.convert.join.noconditionaltask:该参数默认为 false,表示开启条件 join 自动转换为 MapJoin,可以提高 join 的性能。
7. hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size:该参数用于控制条件 join 自动转换为 MapJoin 的阈值,当一个表的大小小于该值时,会被自动转换为 MapJoin。
需要注意的是,优化参数的设置需要根据实际情况进行调整,不同的数据量、数据分布和硬件环境等都会影响参数的效果。
hive小表join大表
在Hive中,当我们需要将一个小表和一个大表进行连接操作时,可以使用MapJoin来提高查询效率。MapJoin的原理是将小表复制到各个节点上,并加载到内存中,然后将大表分片,与小表完成连接操作。这样可以避免数据倾斜导致某个reduce上落的数据太多而失败的问题。在使用MapJoin时,我们可以通过设置hive.mapjoin.smalltable.filesize参数来指定小表的大小,一般建议将小表的大小设置为25M左右。同时,我们还可以通过在查询语句中使用hint的方式来指定使用MapJoin,示例如下:
```
select /*+mapjoin(small_table)*/ big_table.a, small_table.b from big_table left join small_table on big_table.a = small_table.a;
```