【大数据哔哔集20210117】Hive大表关联小表到底该怎么做

在Hive调优里面，经常会遇到一个很小的表和一个大表进行Join，如何优化。

这时候就需要MAPJOIN。

原理

当一个大表和一个或多个小表做JOIN时，最好使用MAPJOIN，性能比普通的JOIN要快很多。另外，MAPJOIN 还能解决数据倾斜的问题。MAPJOIN的基本原理是：在小数据量情况下，SQL会将用户指定的小表全部加载到执行JOIN操作的程序的内存中，从而加快JOIN的执行速度。

样例：

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select /* MAPJOIN(b)*/ a.a1,a.a2,b.b2 from tablea a JOIN tableb b ON a.a1=b.b1

缓存多张小表：

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select /* MAPJOIN(b,c)*/ a.a1,a.a2,b.b2 from tablea a JOIN tableb b ON a.a1=b.b1 JOIN tbalec c on a.a1=c.c1

mapjoin的join发生在map阶段，join的join发生在reduce阶段，mapjoin可以提高效率。

使用方式

在Hive0.11前，必须使用MAPJOIN来标记显示地启动该优化操作，由于其需要将小表加载进内存所以要注意小表的大小。

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SELECT /*  MAPJOIN(smalltable)*/  .key,value
FROM smalltable JOIN bigtable ON smalltable.key = bigtable.key

在Hive0.11后，Hive默认启动该优化，也就是不在需要显示的使用MAPJOIN标记，其会在必要的时候触发该优化操作将普通JOIN转换成MapJoin，可以通过以下两个属性来设置该优化的触发时机

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hive.auto.convert.join

默认值为true，自动开户MAPJOIN优化。

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hive.mapjoin.smalltable.filesize

默认值为2500000(25M),通过配置该属性来确定使用该优化的表的大小，如果表的大小小于此值就会被加载进内存中。

注意：使用默认启动该优化的方式如果出现默名奇妙的BUG(比如MAPJOIN并不起作用),就将以下两个属性置为fase手动使用MAPJOIN标记来启动该优化。

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hive.auto.convert.join=false(关闭自动MAPJOIN转换操作)
hive.ignore.mapjoin.hint=false(不忽略MAPJOIN标记)

对于以下查询是不支持使用方法二(MAPJOIN标记)来启动该优化的

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select /* MAPJOIN(smallTableTwo)*/ idOne, idTwo, value FROM
  ( select /* MAPJOIN(smallTableOne)*/ idOne, idTwo, value FROM
    bigTable JOIN smallTableOne on (bigTable.idOne = smallTableOne.idOne)                                                  
  ) firstjoin                                                            
  JOIN                                                                 
  smallTableTwo ON (firstjoin.idTwo = smallTableTwo.idTwo)

但是，如果使用的是方法一即没有MAPJOIN标记则以上查询语句将会被作为两个MJ执行，进一步的，如果预先知道表大小是能够被加载进内存的，则可以通过以下属性来将两个MJ合并成一个MJ。

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hive.auto.convert.join.noconditionaltask：Hive在基于输入文件大小的前提下将普通JOIN转换成MapJoin，并是否将多个MJ合并成一个
hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size：多个MJ合并成一个MJ时，其表的总的大小须小于该值，同时hive.auto.convert.join.noconditionaltask必须为true

MAPJOIN注意事项

当一个大表和一个或多个小表做JOIN时，最好使用MAPJOIN，性能比普通的JOIN要快很多。另外，MAPJOIN 还能解决数据倾斜的问题。MAPJOIN的基本原理是：在小数据量情况下，SQL会将用户指定的小表全部加载到执行JOIN操作的程序的内存中，从而加快JOIN的执行速度。使用MAPJOIN时，需要注意：

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* LEFT OUTER JOIN的左表必须是大表；
* RIGHT OUTER JOIN的右表必须是大表；
* INNER JOIN左表或右表均可以作为大表；
* FULL OUTER JOIN不能使用MAPJOIN；
* MAPJOIN支持小表为子查询；
* 使用MAPJOIN时需要引用小表或是子查询时，需要引用别名；
* 在MAPJOIN中，可以使用不等值连接或者使用OR连接多个条件；
* 目前ODPS在MAPJOIN中最多支持指定6张小表，否则报语法错误；
* 如果使用MAPJOIN，则所有小表占用的内存总和不得超过512M（解压后的逻辑数据量）。

MAPJOIN 判定逻辑

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同时满足下面2个条件：
1) Join阶段 max(join instance 运行时间) > 10分钟 && max( join instance 运行时间 ) > 2 * avg( join instance 运行时间 )
2) 参与join 的最小表数据量小于100M （解压前的逻辑数据量）

MAPJOIN 内存自定义设置

set odps.sql.mapjoin.memory.max=512 设置mapjoin时小表的最大内存，默认512,单位M，[128,2048]之间调整

案例

这个例子比较综合，既涉及到了数据倾斜问题，又涉及到当“小表”不是很小时(>512M)如何利用mapjoin。

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select * from log a
  left outer join users b
  on a.user_id = b.user_id;

日志表(log)通常来说是记录数比较多的，但用户表（users）也不小，600W 的记录，把 users 分发到所有的 map 上也是个不小的开销，而且 map join 不支持这么大的小表。如果用普通的 join，又会碰到数据倾斜的问题。

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  select /* mapjoin(b)*/
  * 
  from log a
  left outer join (
    select  /* mapjoin(c)*/
    d.*
    from ( select distinct user_id from log ) c
    join users d
    on c.user_id = d.user_id
    ) b
  on a.user_id = b.user_id;

这种解决方法的前提场景是：每日的会员uv不会太多，即 log 表中的 count(distinct user_id) 不会太大。

hive sql

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