hive使用技巧（四）——巧用MapJoin解决数据倾斜问题

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hive使用技巧（四）——巧用MapJoin解决数据倾斜问题

Hive的MapJoin，在Join 操作在 Map 阶段完成，如果需要的数据在 Map 的过程中可以访问到则不再需要Reduce。
小表关联一个超大表时，容易发生数据倾斜，可以用MapJoin把小表全部加载到内存在map端进行join，避免reducer处理。

实则分析

select c.channel_name,count(t.requesturl) PV
 from ods.cms_channel c
 join
 (select host,requesturl from  dms.tracklog_5min where day='20151111' ) t
 on c.channel_name=t.host
 group by c.channel_name
 order by c.channel_name;

select /*+ MAPJOIN(c) */
c.channel_name,count(t.requesturl) PV
 from ods.cms_channel c
 join
 (select host,requesturl from  dms.tracklog_5min where day='20151111' ) t
 on c.channel_name=t.host
 group by c.channel_name
 order by c.channel_name;

这种用在出现数据倾斜时经常使用

参数说明：

1）如果是小表，自动选择Mapjoin：

set hive.auto.convert.join = true; # 默认为false

2）大表小表的阀值：

set hive.mapjoin.smalltable.filesize;

3）map join做group by 操作时，可以使用多大的内存来存储数据，如果数据太大，则不会保存在内存里

set hive.mapjoin.followby.gby.localtask.max.memory.usage;

4）本地任务可以使用内存的百分比

set hive.mapjoin.localtask.max.memory.usage;

hive使用技巧（四）——巧用MapJoin解决数据倾斜问题

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原文地址：http://blog.csdn.net/kwu_ganymede/article/details/51365002