MapJoin和ReduceJoin的区别

发布网友发布时间：2022-04-21 19:32

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懂视网时间：2022-04-14 08:19

Hive内置提供的优化机制之一就包括MapJoin。在Hive v0.7之前，需要给出MapJoin的指示，Hive才会提供MapJoin的优化。Hive v0.7之后

什么是MapJoin?
MapJoin顾名思义，就是在Map阶段进行表之间的连接。而不需要进入到Reduce阶段才进行连接。这样就节省了在Shuffle阶段时要进行的大量数据传输。从而起到了优化作业的作用。

MapJoin的原理：
即在map 端进行join，，其原理是broadcast join，即把小表作为一个完整的驱动表来进行join操作。通常情况下，要连接的各个表里面的数据会分布在不同的Map中进行处理。即同一个Key对应的Value可能存在不同的Map中。这样就必须等到 Reduce中去连接。要使MapJoin能够顺利进行，那就必须满足这样的条件：除了一份表的数据分布在不同的Map中外，其他连接的表的数据必须在每个Map中有完整的拷贝。MAPJION会把小表全部读入内存中，在map阶段直接拿另外一个表的数据和内存中表数据做匹配，由于在map是进行了join操作，省去了reduce运行的效率也会高很多。

MapJoin适用的场景：
mapjoin的适用场景如关联操作中有一张表非常小，.不等值的链接操作。通过上面分析你会发现，并不是所有的场景都适合用MapJoin. 它通常会用在如下的一些情景：在二个要连接的表中，有一个很大，有一个很小，这个小表可以存放在内存中而不影响性能。这样我们就把小表文件复制到每一个Map任务的本地，再让Map把文件读到内存中待用。

MapJoin的实现方法：
1）在Map-Reduce的驱动程序中使用静态方法DistributedCache.addCacheFile()增加要拷贝的小表文件，。 JobTracker在作业启动之前会获取这个URI列表，并将相应的文件拷贝到各个TaskTracker的本地磁盘上。
2）在Map类的setup方法中使用DistributedCache.getLocalCacheFiles()方法获取文件目录，并使用标准的文件读写API读取相应的文件。

Hive版本区别：
Hive内置提供的优化机制之一就包括MapJoin。
在Hive v0.7之前，需要给出MapJoin的指示，Hive才会提供MapJoin的优化。Hive v0.7之后的版本已经不需要给出MapJoin的指示就进行优化。它是通过如下配置参数来控制的：hive> set hive.auto.convert.join=true;hive 0.11之后，在表的大小符合设置时（hive.auto.convert.join.noconditionaltask=true,hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size=10000,hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000），默认会把join转换为map join（认 hive.ignore.mapjoin.hint为true，hive.auto.convert.join为true）,不过hive0.11的 map join bug比较多，可以通过在默认关闭map join convert,在需要时再设置hint：hive.auto.convert.join=false 。hive.ignore.mapjoin.hint=false.Hive v0.12.0版本，缺省状况下MapJoin优化是打开的。也就是hive.auto.convert.join=true。Hive还提供另外一个参数--表文件的大小作为开启和关闭MapJoin的阈值。hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000

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热心网友时间：2022-04-14 05:27

Hive中的Join可概括为Map端join和Rece端join，两种join的原理不同，使用MapRece处理的方式也不同，需要了解其中的原理之后，就可以将其自己翻译成MapRece程序。可以搜索"lxw的大数据田地"，里面有对Hive中join类型和原理的详细描述。

大小表关联,怎么关联才好

MapJoin是一种在Map阶段进行表之间连接的技术，不需要进入到Reduce阶段才进行连接。这样做可以节省在Shuffle阶段的大量数据传输，从而起到优化作业的作用。

vlookup 的用法

VLOOKUP是Excel中用于垂直查找的函数，其基本用法包括四个参数：1. 查找值：即在数据表首列中需要搜索的值。2. 数据表：包含查找值的单元格区域或数组。3. 返回值所在列数：指定返回查询区域中第几列的值。4. 查找方式：选择精确匹配（FALSE）或近似匹配（TRUE），前者要求完全匹配，后者则返回最接近且不大于查找值的项。VLOOKUP能够精确查找与大致匹配数据，并跨列提取相关信息，是数据处理中非常实用的工具。Excel一键自动匹配,在线免费vlookup工具,3步完成!Excel在线免费vlookup工具,点击4步自动完成vlookup匹配,无需手写公式,免费使用!

leftsemijoin和leftjoin的区别

关联方式和查询信息。1、关联方式：leftsemijoin只传递表的joinkey给map阶段，如果key足够小则执行mapjoin，否则执行commonjoin；leftjoin属于commonjoin（shufflejoin/reducejoin）。2、查询信息：leftsemijoin只能查询左表信息；leftjoin可以查询所有。

mapreduce的join方法有哪些

（1）在map阶段，把所有记录标记成<key, value>的形式，其中key是id，value则根据来源不同取不同的形式：来源于表A的记录，value的值为"a#"+name；来源于表B的记录，value的值为"b#"+score。（2）在reduce阶段，先把每个key下的value列表拆分为分别来自表A和表B的两部分，分别放入两个向量中。

2023大数据面试题真题总结(附答案)

关于Hive，面试者可能要求解释mapjoin策略在处理大表和小表join时的作用，以及UDF、UDAF和UDTF的区别。此外，Hadoop HA模式如何通过主备Namenode实现高可用性，以及如何配置Map和Reduce的数量以优化性能也是常见的讨论点。

大数据面试八股文之 hive 篇

表类型区分：内部表与外部表的区别在于数据持久性，内部表数据存储在Hive Metastore中，外部表直接引用HDFS文件。性能优化：如数据倾斜问题，可通过调整分区和分桶策略，以及mapjoin优化join操作。Hive的元数据管理由Metastore负责，支持多种存储方式，如内存数据库derby（轻量但不稳定）和mysql（持久化但查看...

ODPS SQL 优化总结

1）Map设置：调整odps.sql.mapper.cpu、memory、merge.limit.size、split.size，根据任务特点合理调整。2）Join设置：调整odps.sql.joiner.instances、cpu、memory，针对Join任务特性进行调整。3）Reduce设置：调整odps.sql.reducer.instances、cpu、memory，优化任务性能。4）小文件合并参数：设置odps.merge....

数据倾斜处理一般从什么地方入手

查看导致数据倾斜的key的数据分布情况根据执行操作的不同，可以有很多种查看key分布的方式：1，如果是Spark SQL中的group by、join语句导致的数据倾斜，那么就查询一下SQL中使用的表的key分布情况。2，如果是Spark RDD执行shuffle算子导致的数据倾斜，那么可以在Spark作业中加入查看key分布的代码，比如RDD....

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