1、小、大表 join 在小表和大表进行join时，将小表放在前边，效率会高。hive会将小表进行缓存。 2、mapjoin 使用mapjoin将小表放入内存，在map端和大表逐一匹配。从而省去reduce。 样例： select /*+MAPJOIN(b ...

今天遇到了百亿级别的数据量JOIN 十亿级别的数据量 发现reduce 40分钟还没有出来，进去看单个task 某些task要30min+才能跑完成 ...

当一个大表和小表进行join操作时，使用mapjoin性能比普通的join要快很多，mapjoin还能解决数据倾斜问题，基本原理：在小数据量情况下，会将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。 大小表join时，将小表放在前面，会将小表进行缓存 ...

问题背景 最近遇到一个比较棘手的事情：hive sql优化： lib表（id,h,soj,noj,sp,np） --一个字典表 mitem表（md,mt,soj,noj,sp,np）--一天的数据，包含小时分区的表。 业务： 1）需要先把lib表与mitem表进行关联 ...

　　5、大表join大表优化 　　　　　　如果Hive优化实战2中mapjoin中小表dim_seller很大呢？比如超过了1GB大小？这种就是大表join大表的问题。首先引入一个具体的问题场景，然后基于此介绍各自优化方案。 　　 5.1、问题场景 　　　　　　问题场景 ...

　　4、大表join小表优化 　　　　　　和join相关的优化主要分为mapjoin可以解决的优化（即大表join小表）和mapjoin无法解决的优化（即大表join大表），前者相对容易解决，后者较难，比较麻烦。 　　　　　　首先介绍大表join小表优化。以销售明细表为例来说明大表join小表 ...

基础环境： 问题描述： 两个单独进行查询，查询时间在可控范围内；但是通过表join或者子查询，查询时间立马翻倍。 问题分析： 执行计划： 从执行计划来看，求排序并没有消耗太长时间，时间主要占用在全扫描 ...

驱动表与被驱动表 先了解在join连接时哪个表是驱动表，哪个表是被驱动表：1.当使用left join时，左表是驱动表，右表是被驱动表2.当使用right join时，右表时驱动表，左表是驱动表3.当使用join时，mysql会选择数据量比较小的表作为驱动表，大表作为被驱动表 join查询 ...