Hive的join有几种方式，怎么实现join的?_大数据入门培训

　　在Hive中，我们可以使用不同的方式来执行表的JOIN操作，这些方式包括：

　　1.Map-Side Join：

　　当一个表非常小而另一个表非常大时，可以使用Map-Side Join。在这种情况下，小表被加载到内存中，而大表则通过Map任务进行扫描。这个操作通常比较快速，因为它不需要进行大规模的数据重排。

　　使用Map-Side Join的步骤：

　　·将小表加载到内存中。

　　·扫描大表，将其与小表进行JOIN，然后输出结果。

　　示例：

SET hive.auto.convert.join=true;
SET hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000;

SELECT /*+ MAPJOIN(small_table) */ *
FROM large_table
JOIN small_table ON large_table.key = small_table.key;

　　2.Reduce-Side Join：

　　当两个表都很大或者无法使用Map-Side Join时，可以使用Reduce-Side Join。这个操作会将数据通过Shuffle阶段进行重排，并且需要更多的资源。

　　使用Reduce-Side Join的步骤：

　　·扫描并分别排序两个表。

　　·执行Reduce任务，将两个表进行JOIN。

　　示例：

SELECT *
FROM large_table
JOIN small_table ON large_table.key = small_table.key;

　　3.Bucketed Join：

　　如果两个表都被分桶(Bucketed)，那么可以使用Bucketed Join。这个方法通常在两个表的数据分布相似的情况下性能最佳。

　　使用Bucketed Join的步骤：

　　·确保两个表都被分桶，而且使用相同的分桶列和分桶数量。

　　·执行JOIN操作。

　　示例：

SET hive.enforce.bucketing=true;

SELECT *
FROM table1
JOIN table2 ON table1.key = table2.key;

　　4.Map-Join with Broadcast：

　　在Hive中，你还可以使用Map-Join with Broadcast。这是一种特殊类型的Map-Side Join，其中小表被复制到每个节点的内存中，以减少数据传输的开销。这对于小表非常小的情况非常有用。

　　使用Map-Join with Broadcast的步骤：

　　·将小表广播到每个节点。

　　·扫描大表，将其与小表进行JOIN，然后输出结果。

　　示例：

SET hive.auto.convert.join=true;
SET hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000;

SELECT /*+ MAPJOIN(broadcast_table) */ *
FROM large_table
JOIN broadcast_table ON large_table.key = broadcast_table.key;

　　这些是在Hive中执行JOIN操作的主要方式。选择合适的JOIN策略取决于我们的数据分布和性能需求。我们可以根据数据的大小、分布和系统资源来决定使用哪种JOIN。不同的JOIN方式会影响查询的性能和资源消耗，因此需要仔细考虑和测试以确定最佳的策略。