1、小、大表 join 在小表和大表進行join時，將小表放在前邊，效率會高。hive會將小表進行緩存。 2、mapjoin 使用mapjoin將小表放入內存，在map端和大表逐一匹配。從而省去reduce。 樣例： select /*+MAPJOIN(b ...

今天遇到了百億級別的數據量JOIN 十億級別的數據量 發現reduce 40分鍾還沒有出來，進去看單個task 某些task要30min+才能跑完成 ...

當一個大表和小表進行join操作時，使用mapjoin性能比普通的join要快很多，mapjoin還能解決數據傾斜問題，基本原理：在小數據量情況下，會將小表全部加載到執行join操作的程序的內存中，從而加快join的執行速度。 大小表join時，將小表放在前面，會將小表進行緩存 ...

問題背景 最近遇到一個比較棘手的事情：hive sql優化： lib表（id,h,soj,noj,sp,np） --一個字典表 mitem表（md,mt,soj,noj,sp,np）--一天的數據，包含小時分區的表。 業務： 1）需要先把lib表與mitem表進行關聯 ...

　　5、大表join大表優化 　　　　　　如果Hive優化實戰2中mapjoin中小表dim_seller很大呢？比如超過了1GB大小？這種就是大表join大表的問題。首先引入一個具體的問題場景，然后基於此介紹各自優化方案。 　　 5.1、問題場景 　　　　　　問題場景 ...

　　4、大表join小表優化 　　　　　　和join相關的優化主要分為mapjoin可以解決的優化（即大表join小表）和mapjoin無法解決的優化（即大表join大表），前者相對容易解決，后者較難，比較麻煩。 　　　　　　首先介紹大表join小表優化。以銷售明細表為例來說明大表join小表 ...

基礎環境： 問題描述： 兩個單獨進行查詢，查詢時間在可控范圍內；但是通過表join或者子查詢，查詢時間立馬翻倍。 問題分析： 執行計划： 從執行計划來看，求排序並沒有消耗太長時間，時間主要占用在全掃描 ...

驅動表與被驅動表 先了解在join連接時哪個表是驅動表，哪個表是被驅動表：1.當使用left join時，左表是驅動表，右表是被驅動表2.當使用right join時，右表時驅動表，左表是驅動表3.當使用join時，mysql會選擇數據量比較小的表作為驅動表，大表作為被驅動表 join查詢 ...