其实hive优化的建议是多表关联的时候将大表放在后面，因为前面的关联结果要放入内存。不过博主文章本身写的也不错。 经常看到一些Hive优化的建议中说当小表与大表做关联时，把小表写在前面，这样可以使Hive的关联速度更快，提到的原因都是说因为小表可以先放到内存中，然后大表的每条记录再去内存中检测 ...

在hive中，关联有4种方式： 内关联：join on 左外关联：left join on 右外关联：right join on 全外关联：full join on 另外还有一种可实现hive笛卡儿积的效果（hive不支持笛卡儿积）： 在on后面接为true的表达式 ...

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 ...

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 ...

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 ...

Hive优化-大表join大表优化 　　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 ...

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 ...

两个表关联，用B表的字段更新A表的字段。 ...