测试所用到的数据参考：
原文链接：https://blog.csdn.net/m0_52606060/article/details/135080511
本教程的计算环境为Hive on MR。计算资源的调整主要包括Yarn和MR。
Join算法概述
Hive拥有多种join算法，包括Common Join，Map Join，Bucket Map Join，Sort Merge Buckt Map Join等，下面对每种join算法做简要说明：
Common Join
Common Join是Hive中最稳定的join算法，其通过一个MapReduce Job完成一个join操作。Map端负责读取join操作所需表的数据，并按照关联字段进行分区，通过Shuffle，将其发送到Reduce端，相同key的数据在Reduce端完成最终的Join操作(一个Join操作默认执行Common Join)。
如下图所示：
需要注意的是，sql语句中的join操作和执行计划中的Common Join任务并非一对一的关系，一个sql语句中的相邻的且关联字段相同的多个join操作可以合并为一个Common Join任务。
例如：
select
a.val,
b.val,
c.val
from a
join b on (a.key = b.key1)
join c on (c.key = b.key1)
上述sql语句中两个join操作的关联字段均为b表的key1字段，则该语句中的两个join操作可由一个Common Join任务实现，也就是可通过一个Map Reduce任务实现。
select
a.val,
b.val,
c.val
from a
join b on (a.key = b.key1)
join c on (c.key = b.key2)
上述sql语句中的两个join操作关联字段各不相同，则该语句的两个join操作需要各自通过一个Common Join任务实现，也就是通过两个Map Reduce任务实现。
Map Join
Map Join算法可以通过两个只有map阶段的Job完成一个join操作。其适用场景为大表join小表。若某join操作满足要求，则第一个Job会读取小表数据，将其制作为hash table，并上传至Hadoop分布式缓存（本质上是上传至HDFS）。第二个Job会先从分布式缓存中读取小表数据，并缓存在Map Task的内存中，然后扫描大表数据，这样在map端即可完成关联操作。如下图所示：
Map Join有两种触发方式，一种是用户在SQL语句中增加hint提示，另外一种是Hive优化器根据参与join表的数据量大小，自动触发。
（1）Hint提示
用户可通过如下方式，指定通过map join算法，并且ta将作为map join中的小表。这种方式已经过时，不推荐使用。
select /*+ mapjoin(ta) */
ta.id,
tb.id
from table_a ta
join table_b tb
on ta.id=tb.id;
（2）自动触发
Hive在编译SQL语句阶段，起初所有的join操作均采用Common Join算法实现。
之后在物理优化阶段，Hive会根据每个Common Join任务所需表的大小判断该Common Join任务是否能够转换为Map Join任务，若满足要求，便将Common Join任务自动转换为Map Join任务。
但有些Common Join任务所需的表大小，在SQL的编译阶段是未知的（例如对子查询进行join操作），所以这种Common Join任务是否能转换成Map Join任务在编译阶是无法确定的。
针对这种情况，Hive会在编译阶段生成一个条件任务（Conditional Task），其下会包含一个计划列表，计划列表中包含转换后的Map Join任务以及原有的Common Join任务。最终具体采用哪个计划，是在运行时决定的。大致思路如下图所示：
Map join自动转换的具体判断逻辑如下图所示：
图中涉及到的参数如下：
–启动Map Join自动转换
set hive.auto.convert.join=true;
–一个Common Join operator转为Map Join operator的判断条件,若该Common Join相关的表中,存在n-1张表的已知大小总和<=该值,则生成一个Map Join计划,此时可能存在多种n-1张表的组合均满足该条件,则hive会为每种满足条件的组合均生成一个Map Join计划,同时还会保留原有的Common Join计划作为后备(back up)计划,实际运行时,优先执行Map Join计划，若不能执行成功，则启动Common Join后备计划。
set hive.mapjoin.smalltable.filesize=250000;
–开启无条件转Map Join
set hive.auto.convert.join.noconditionaltask=true;
–无条件转Map Join时的小表之和阈值,若一个Common Join operator相关的表中，存在n-1张表的大小总和<=该值,此时hive便不会再为每种n-1张表的组合均生成Map Join计划,同时也不会保留Common Join作为后备计划。而是只生成一个最优的Map Join计划。
set hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size=10000000;
优化案例
（1）示例SQL
select
*
from order_detail od
join product_info product on od.product_id = product.id
join province_info province on od.province_id = province.id;
（2）优化前
上述SQL语句共有三张表进行两次join操作，且两次join操作的关联字段不同。故优化前的执行计划应该包含两个Common Join operator，也就是由两个MapReduce任务实现。执行计划如下图所示：
(3）优化思路
经分析，参与join的三张表，数据量如下
表名 大小
order_detail 1176009934（约1122M）
product_info 25285707（约24M）
province_info 369（约0.36K）
注：可使用如下语句获取表/分区的大小信息
desc formatted table_name partition(partition_col='partition');
三张表中，product_info和province_info数据量较小，可考虑将其作为小表，进行Map Join优化。
根据前文Common Join任务转Map Join任务的判断逻辑图，可得出以下优化方案：
方案一：
启用Map Join自动转换。
set hive.auto.convert.join=true;
不使用无条件转Map Join。
set hive.auto.convert.join.noconditionaltask=false;
调整hive.mapjoin.smalltable.filesize参数，使其大于等于product_info。
set hive.mapjoin.smalltable.filesize=25285707;
这样可保证将两个Common Join operator均可转为Map Join operator，并保留Common Join作为后备计划，保证计算任务的稳定。调整完的执行计划如下图：
方案二：
启用Map Join自动转换。
set hive.auto.convert.join=true;
使用无条件转Map Join。
set hive.auto.convert.join.noconditionaltask=true;
调整hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size参数，使其大于等于product_info和province_info之和。
set hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size=25286076;
这样可直接将两个Common Join operator转为两个Map Join operator，并且由于两个Map Join operator的小表大小之和小于等于hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size，故两个Map Join operator任务可合并为同一个。这个方案计算效率最高，但需要的内存也是最多的。
调整完的执行计划如下图：
这个方案需要调整单个Map Task申请的container容器内存大小，否则可能会出现内存溢出等报错。
set mapreduce.map.memory.mb=2048
方案三：
启用Map Join自动转换。
set hive.auto.convert.join=true;
使用无条件转Map Join。
set hive.auto.convert.join.noconditionaltask=true;
调整hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size参数，使其等于product_info。
set hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size=25285707;
这样可直接将两个Common Join operator转为Map Join operator，但不会将两个Map Join的任务合并。该方案计算效率比方案二低，但需要的内存也更少。
调整完的执行计划如下图：
Bucket Map Join
Bucket Map Join是对Map Join算法的改进，其打破了Map Join只适用于大表join小表的限制，可用于大表join大表的场景。
Bucket Map Join的核心思想是：若能保证参与join的表均为分桶表，且关联字段为分桶字段，且其中一张表的分桶数量是另外一张表分桶数量的整数倍，就能保证参与join的两张表的分桶之间具有明确的关联关系，所以就可以在两表的分桶间进行Map Join操作了。这样一来，第二个Job的Map端就无需再缓存小表的全表数据了，而只需缓存其所需的分桶即可。其原理如图所示：
优化说明
Bucket Map Join不支持自动转换，发须通过用户在SQL语句中提供如下Hint提示，并配置如下相关参数，方可使用。
1）Hint提示
hive (default)>
select /*+ mapjoin(ta) */
ta.id,
tb.id
from table_a ta
join table_b tb on ta.id=tb.id;
2）相关参数
–关闭cbo优化，cbo会导致hint信息被忽略
set hive.cbo.enable=false;
–map join hint默认会被忽略(因为已经过时)，需将如下参数设置为false
set hive.ignore.mapjoin.hint=false;
–启用bucket map join优化功能
set hive.optimize.bucketmapjoin = true;
优化案例
1）示例SQL
select
*
from(
select
*
from order_detail
where dt='2020-06-14'
)od
join(
select
*
from payment_detail
where dt='2020-06-14'
)pd
on od.id=pd.order_detail_id;
2）优化前
上述SQL语句共有两张表一次join操作，故优化前的执行计划应包含一个Common Join任务，通过一个MapReduce Job实现。执行计划如下图所示：
3）优化思路
经分析，参与join的两张表，数据量如下。
表名 大小
order_detail 1176009934（约1122M）
payment_detail 334198480（约319M）
两张表都相对较大，若采用普通的Map Join算法，则Map端需要较多的内存来缓存数据，当然可以选择为Map段分配更多的内存，来保证任务运行成功。但是，Map端的内存不可能无上限的分配，所以当参与Join的表数据量均过大时，就可以考虑采用Bucket Map Join算法。下面演示如何使用Bucket Map Join。
首先需要依据源表创建两个分桶表，order_detail建议分16个bucket，payment_detail建议分8个bucket,注意分桶个数的倍数关系以及分桶字段。
–订单表
drop table if exists order_detail_bucketed;
create table order_detail_bucketed(
id string comment '订单id',
user_id string comment '用户id',
product_id string comment '商品id',
province_id string comment '省份id',
create_time string comment '下单时间',
product_num int comment '商品件数',
total_amount decimal(16, 2) comment '下单金额'
)
clustered by (id) into 16 buckets
row format delimited fields terminated by '\t';
–支付表
drop table if exists payment_detail_bucketed;
create table payment_detail_bucketed(
id string comment '支付id',
order_detail_id string comment '订单明细id',
user_id string comment '用户id',
payment_time string comment '支付时间',
total_amount decimal(16, 2) comment '支付金额'
)
clustered by (order_detail_id) into 8 buckets
row format delimited fields terminated by '\t';
然后向两个分桶表导入数据。
–订单表
insert overwrite table order_detail_bucketed
select
id,
user_id,
product_id,
province_id,
create_time,
product_num,
total_amount
from order_detail
where dt='2020-06-14';
–分桶表
insert overwrite table payment_detail_bucketed
select
id,
order_detail_id,
user_id,
payment_time,
total_amount
from payment_detail
where dt='2020-06-14';
然后设置以下参数：
–关闭cbo优化，cbo会导致hint信息被忽略，需将如下参数修改为false
set hive.cbo.enable=false;
–map join hint默认会被忽略(因为已经过时)，需将如下参数修改为false
set hive.ignore.mapjoin.hint=false;
–启用bucket map join优化功能,默认不启用，需将如下参数修改为true
set hive.optimize.bucketmapjoin = true;
最后在重写SQL语句，如下：
select /*+ mapjoin(payment_detail_bucketed) */
*
from order_detail_bucketed od
join payment_detail_bucketed pd on od.id = pd.order_detail_id;
注意：mapjoin里面不要写别名，不然可能会报错。
优化后的执行计划如图所示：
需要注意的是，Bucket Map Join的执行计划的基本信息和普通的Map Join无异，若想看到差异，可执行如下语句，查看执行计划的详细信息。详细执行计划中，如在Map Join Operator中看到 “BucketMapJoin: true”，则表明使用的Join算法为Bucket Map Join。
explain extended select /*+ mapjoin(pd) */
*
from order_detail_bucketed od
join payment_detail_bucketed pd on od.id = pd.order_detail_id;
Sort Merge Bucket Map Join
Sort Merge Bucket Map Join（简称SMB Map Join）基于Bucket Map Join。SMB Map Join要求，参与join的表均为分桶表，且需保证分桶内的数据是有序的，且分桶字段、排序字段和关联字段为相同字段，且其中一张表的分桶数量是另外一张表分桶数量的整数倍。
SMB Map Join同Bucket Join一样，同样是利用两表各分桶之间的关联关系，在分桶之间进行join操作，不同的是，分桶之间的join操作的实现原理。Bucket Map Join，两个分桶之间的join实现原理为Hash Join算法；而SMB Map Join，两个分桶之间的join实现原理为Sort Merge Join算法。
Hash Join和Sort Merge Join均为关系型数据库中常见的Join实现算法。Hash Join的原理相对简单，就是对参与join的一张表构建hash table，然后扫描另外一张表，然后进行逐行匹配。Sort Merge Join需要在两张按照关联字段排好序的表中进行，其原理如图所示：
Hive中的SMB Map Join就是对两个分桶的数据按照上述思路进行Join操作。可以看出，SMB Map Join与Bucket Map Join相比，在进行Join操作时，Map端是无需对整个Bucket构建hash table，也无需在Map端缓存整个Bucket数据的，每个Mapper只需按顺序逐个key读取两个分桶的数据进行join即可。
优化说明
Sort Merge Bucket Map Join有两种触发方式，包括Hint提示和自动转换。Hint提示已过时，不推荐使用。下面是自动转换的相关参数：
–启动Sort Merge Bucket Map Join优化
set hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge=true;
–使用自动转换SMB Join
set hive.auto.convert.sortmerge.join=true;
优化案例
1）示例SQL语句
select
*
from(
select
*
from order_detail
where dt='2020-06-14'
)od
join(
select
*
from payment_detail
where dt='2020-06-14'
)pd
on od.id=pd.order_detail_id;
2）优化前
上述SQL语句共有两张表一次join操作，故优化前的执行计划应包含一个Common Join任务，通过一个MapReduce Job实现。
3）优化思路
经分析，参与join的两张表，数据量如下
表名 大小
order_detail 1176009934（约1122M）
payment_detail 334198480（约319M）
两张表都相对较大，除了可以考虑采用Bucket Map Join算法，还可以考虑SMB Join。相较于Bucket Map Join，SMB Map Join对分桶大小是没有要求的。下面演示如何使用SMB Map Join。
首先需要依据源表创建两个的有序的分桶表，order_detail建议分16个bucket，payment_detail建议分8个bucket,
注意分桶个数的倍数关系以及分桶字段和排序字段(一张表的分桶数量是另外一张表分桶数量的整数倍，分桶字段和排序字段必须是JOIN关联字段)
订单表
drop table if exists order_detail_sorted_bucketed;
create table order_detail_sorted_bucketed(
id string comment '订单id',
user_id string comment '用户id',
product_id string comment '商品id',
province_id string comment '省份id',
create_time string comment '下单时间',
product_num int comment '商品件数',
total_amount decimal(16, 2) comment '下单金额'
)
clustered by (id) sorted by(id) into 8 buckets
row format delimited fields terminated by '\t';
–支付表
drop table if exists payment_detail_sorted_bucketed;
create table payment_detail_sorted_bucketed(
id string comment '支付id',
order_detail_id string comment '订单明细id',
user_id string comment '用户id',
payment_time string comment '支付时间',
total_amount decimal(16, 2) comment '支付金额'
)
clustered by (order_detail_id) sorted by(order_detail_id) into 4 buckets
row format delimited fields terminated by '\t';
然后向两个分桶表导入数据。
–订单表
insert overwrite table order_detail_sorted_bucketed
select
id,
user_id,
product_id,
province_id,
create_time,
product_num,
total_amount
from order_detail
where dt='2020-06-14';
–分桶表
insert overwrite table payment_detail_sorted_bucketed
select
id,
order_detail_id,
user_id,
payment_time,
total_amount
from payment_detail
where dt='2020-06-14';
然后设置以下参数：
–启动Sort Merge Bucket Map Join优化
set hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge=true;
–使用自动转换SMB Join
set hive.auto.convert.sortmerge.join=true;
–加大map端容器内存
set mapreduce.map.memory.mb=2048;
最后在重写SQL语句，如下：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-792991.html
select
*
from order_detail_sorted_bucketed od
join payment_detail_sorted_bucketed pd
on od.id = pd.order_detail_id;
优化后的执行计如图所示：
看到执行过程我们发现只用到Map完成了join没有用到reduce，所以测试的开始加大map端内存，否则会应为内存不足导致失败。
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-792991.html
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