@ 目录 Reduce Join原理 案例实操 需求分析 MR分析 MR实现 ReduceJoin 代码实现 Reduce Join原理 Map端的主要工作:为来自不同表或文件的key/value对,打标签 ...
一 Mapjoin案例 .需求:有两个文件,分别是订单表 商品表, 订单表有三个属性分别为订单时间 商品id 订单id 表示内容量大的表 , 商品表有两个属性分别为商品id 商品名称 表示内容量小的表,用于加载到内存 , 要求结果文件为在订单表中的每一行最后添加商品id对应的商品名称。 .解决思路: 将商品表加载到内存中,然后再map方法中将订单表中的商品id对应的商品名称添加到该行的最后,不需要 ...
2019-04-08 01:21 0 1169 推荐指数:
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@ 目录 使用场景 优点 具体办法:采用DistributedCache 案例 需求分析 代码实现 使用场景 Map Join 适用于一张表十分小、一张表很大的场景。 优点 思考:在Reduce 端处理过多的表,非常容易产生数据倾斜。怎么办 ...
笼统的说,Hive中的Join可分为Common Join(Reduce阶段完成join)和Map Join(Map阶段完成join)。 一、Hive Common Join 如果不指定MapJoin或者不符合MapJoin的条件,那么Hive解析器会将Join操作 ...
摘要 MapJoin是Hive的一种优化操作,其适用于小表JOIN大表的场景,由于表的JOIN操作是在Map端且在内存进行的,所以其并不需要启动Reduce任务也就不需要经过shuffle阶段,从而能在一定程度上节省资源提高JOIN效率 使用 方法 ...
如果不指定MapJoin或者不符合MapJoin的条件,那么Hive解析器会将Join操作转换成Common Join,即:在Reduce阶段完成join。容易发生数据倾斜。可以用MapJoin把小表全部加载到内存在map端进行join,避免reducer处理 开启MapJoin ...
Hive 如何使用mapjoin 转载:原文链接 https://www.jianshu.com/p/b52466e93226 https://www.cnblogs.com/1130136248wlxk/articles/5692594.html hive ...
hive mapjoin 方案 hive 显示使用mapjoin 执行日志: MapJoin 使用限制 MapJoin 使用限制,必须是join中从表(子查询)数据比较小。所谓从表,及左外连接的右表,或者右外连接的左表。 ...
注释的方式强制Hive使用Mapjoin: 支持spark https://www.cnblogs.com/MOBIN/p/5702580.html ...