其實hive優化的建議是多表關聯的時候將大表放在后面，因為前面的關聯結果要放入內存。不過博主文章本身寫的也不錯。 經常看到一些Hive優化的建議中說當小表與大表做關聯時，把小表寫在前面，這樣可以使Hive的關聯速度更快，提到的原因都是說因為小表可以先放到內存中，然后大表的每條記錄再去內存中檢測 ...

在hive中，關聯有4種方式： 內關聯：join on 左外關聯：left join on 右外關聯：right join on 全外關聯：full join on 另外還有一種可實現hive笛卡兒積的效果（hive不支持笛卡兒積）： 在on后面接為true的表達式 ...

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 ...

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 ...

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 ...

Hive優化-大表join大表優化 　　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 ...

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 ...

兩個表關聯，用B表的字段更新A表的字段。 ...