Hive的join有幾種方式，怎么實(shí)現(xiàn)join的?_大數(shù)據(jù)入門培訓(xùn)

　　在Hive中，我們可以使用不同的方式來(lái)執(zhí)行表的JOIN操作，這些方式包括：

　　1.Map-Side Join：

　　當(dāng)一個(gè)表非常小而另一個(gè)表非常大時(shí)，可以使用Map-Side Join。在這種情況下，小表被加載到內(nèi)存中，而大表則通過(guò)Map任務(wù)進(jìn)行掃描。這個(gè)操作通常比較快速，因?yàn)樗恍枰M(jìn)行大規(guī)模的數(shù)據(jù)重排。

　　使用Map-Side Join的步驟：

　　·將小表加載到內(nèi)存中。

　　·掃描大表，將其與小表進(jìn)行JOIN，然后輸出結(jié)果。

　　示例：

SET hive.auto.convert.join=true;
SET hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000;

SELECT /*+ MAPJOIN(small_table) */ *
FROM large_table
JOIN small_table ON large_table.key = small_table.key;

　　2.Reduce-Side Join：

　　當(dāng)兩個(gè)表都很大或者無(wú)法使用Map-Side Join時(shí)，可以使用Reduce-Side Join。這個(gè)操作會(huì)將數(shù)據(jù)通過(guò)Shuffle階段進(jìn)行重排，并且需要更多的資源。

　　使用Reduce-Side Join的步驟：

　　·掃描并分別排序兩個(gè)表。

　　·執(zhí)行Reduce任務(wù)，將兩個(gè)表進(jìn)行JOIN。

　　示例：

SELECT *
FROM large_table
JOIN small_table ON large_table.key = small_table.key;

　　3.Bucketed Join：

　　如果兩個(gè)表都被分桶(Bucketed)，那么可以使用Bucketed Join。這個(gè)方法通常在兩個(gè)表的數(shù)據(jù)分布相似的情況下性能最佳。

　　使用Bucketed Join的步驟：

　　·確保兩個(gè)表都被分桶，而且使用相同的分桶列和分桶數(shù)量。

　　·執(zhí)行JOIN操作。

　　示例：

SET hive.enforce.bucketing=true;

SELECT *
FROM table1
JOIN table2 ON table1.key = table2.key;

　　4.Map-Join with Broadcast：

　　在Hive中，你還可以使用Map-Join with Broadcast。這是一種特殊類型的Map-Side Join，其中小表被復(fù)制到每個(gè)節(jié)點(diǎn)的內(nèi)存中，以減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)拈_(kāi)銷。這對(duì)于小表非常小的情況非常有用。

　　使用Map-Join with Broadcast的步驟：

　　·將小表廣播到每個(gè)節(jié)點(diǎn)。

　　·掃描大表，將其與小表進(jìn)行JOIN，然后輸出結(jié)果。

　　示例：

SET hive.auto.convert.join=true;
SET hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000;

SELECT /*+ MAPJOIN(broadcast_table) */ *
FROM large_table
JOIN broadcast_table ON large_table.key = broadcast_table.key;

　　這些是在Hive中執(zhí)行JOIN操作的主要方式。選擇合適的JOIN策略取決于我們的數(shù)據(jù)分布和性能需求。我們可以根據(jù)數(shù)據(jù)的大小、分布和系統(tǒng)資源來(lái)決定使用哪種JOIN。不同的JOIN方式會(huì)影響查詢的性能和資源消耗，因此需要仔細(xì)考慮和測(cè)試以確定最佳的策略。