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“国际大学生节”又称“世界大学生节”、“世界学生日”、“国际学生日”。1946年，世界各国学生代表于布拉格召开全世界学生大会，宣布把每年的11月17日定为“世界大学生节”，以加强全世界大学生的团结和友谊。
注意，本文讨论的hive join优化器是从hive 0.11.0版本起添加的，
本文描述了Hive查询执行计划的优化，以提高join效率并减少对用户提示的需求。
Hive自动识别各种用例并对其进行优化。Hive 0.11改进了这些情况的优化器：
决策支持系统或数据仓库的简单模型是星型模型，其中事件在大型事实表中收集，而较小的支持表（维度表）用于描述数据。
星型模型示例
原有的mapjoin
hive支持map joins，该类型适合星型模型的场景，当然要求维度表要适合加载入内存。在0.11的发布版本之前，mapjoin可以使用优化器提示来激活：
或者，也可以通过自动转换：
hive 0.10版本的时候，hive.auto.convert.join的值是false，0.11改为了true。?
MAPJOIN通过将较小的表加载到内存中的hashmap中并在流传输时将key与较大的表匹配来处理。先前的实现有一下几个步骤：
先前实现的局限性
Hive 0.11之前的MAPJOIN实现具有以下限制：
星形join的增强功能
Hive 0.11中的优化器增强功能专注于有效处理星型模型中所需的join。最初的工作仅限于星型模型join，其中projection和filter后的所有维度表同时适合内存。现在也实现了只有一些维度表适合内存的情景（HIVE-3996）。
连接优化可以分为三个部分：
以下部分介绍了每种优化程序增强功能。
mapjoin的优化链
下面的查询会产生两个对立的仅有map 的job
但是，对于小尺寸表，所需的两个表有可能同时适合装入内存。这大大减少了执行此查询所需的时间，因为事实表只读取一次而不是读取两次并将其写入HDFS以在job之间进行通信。
如果设置为true，则优化器不仅会将连接转换为mapjoins，还会尽可能地合并MJ *模式。
优化自动join转换
当自动join启动了，query中就不需要map-join的提示了。配置下面两个参数可以启自动join选项
第一个配置是指定默认值。
在大小配置使用户能够控制哪些尺寸表可以存放在内存。此值表示可以转换为适合内存的哈希映射的表大小的总和。目前，n-1个连接表必须适合装入内存才能使map join优化生效。没有检查表是否是压缩表以及表的潜在大小。这个假设对结果的影响将在下一节中讨论。
例如，上面的例子可以简单写为：
如果time_dim和date_dim符合所提供的大小配置，则相应的join将转换为map-join。如果表的大小总和可以小于配置的大小，则组合两个map join，从而产生单个map join。这减少了所需的MR作业数量，并显着提高了此查询的执行速度。此示例也可以轻松扩展为多join，并且可以按预期工作。
Outer joins?提供了更多挑战。由于map-join运算符只能流式传输一个表，因此流式表必须是所有行都需要的表。对于?left outer join，这是连接左侧的表; 对于?right outer join，右侧的表等。这意味着即使inner join可以转换为map join，outer join也无法转换为map join。在除了需要流式传输之外的表都小于配置的阈值大小的情况下，outer join可以转化为外部链接。full outer join无法转换为map-join，因为两个表都需要进行流式处理。
自动join转换也会影响sort-merge-bucket join。
Hive0.13.0 及更高版本引入，默认为false。
对于条件join，如果来自小别名的输入流可以直接应用于join运算符而不进行filter或projection，则无需通过MapReduce本地任务在分布式缓存中预先划分stage（pre-staged）。设置为true可避免在这些情况下进行预先分stage。
1.将尽可能多的MJ操作分组为一个MJ。
当Hive根据配置转换join为map-join时，会在这些转换结束时尽可能地将尽可能多的join组合在一起。如果参与各个map join的表的大小总和在配置的限制范围内，则将这些MJ运算符组合在一起，按顺序进行。这确保了关于这些查询的更多加速。
Sort-Merge-Bucket（SMB）join也可以转换为SMB map join。在表进行排序和分桶的任何地方都可以使用SMB连接。join归结为仅合并已经排序的表，允许此操作比普通的map-join更快。但是，如果表是分区的，则可能会减慢速度，因为每个mapper需要获得一个具有单个key分区的非常小块。
以下配置设置可以将SMB转换为map join SMB：
可以使用以下配置设置大表选择策略：
默认情况下，选择策略是平均分区大小。与hash表和流式传输表相比，大表选择策略有助于确定仅选择哪个表进行流式传输。
可用的选择政策是：
类名称描述了它们的用途。这对于事实 - 事实连接（TPC DS基准中的查询82）特别有用。
如果表具有不同数量的key，例如表A有2个SORT列，而表B有1个SORT列，那么可能会遇到索引超出范围的异常。
以下查询导致索引超出范围异常，因为emp_person让我们说例如有1个排序列，而emp_pay_history有2个排序列。
错误Hive 0.11
下面就可以正常运行
Hive 0.11
未来的工作将使在任务端完全生成内存中的哈希表成为可能。
在客户端上生成哈希表（或多个join的多个哈希表）具有缺点。（*tropical客户端机器是用于运行Hive客户端并提交作业的主机。）
在客户端计算机上预处理哈希表也有一些好处：
当在任务端完全生成哈希表时，所有任务节点都必须访问原始数据源以生成哈希表。由于在正常情况下这将并行发生，因此不会影响延迟，但Hive具有存储处理程序的概念，并且许多任务访问相同的外部数据源（HBase，数据库等）可能会对数据源造成性能压力。
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你真知道如何高效用mapPartitions吗？
文章来源：https://blog.csdn.net/rlnLo2pNEfx9c/article/details/82322343
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