案例四：mapjoin（对个map共同输入，一个reduce） 这个方法主要解决的是，几个表之间的比较，类似于数据库的内外连接，还有一些左右连接之类的，简而言之就是，A表没有的B表有，B表有的A没有或者AB共有的，类似于这样的问题，话说呢，这就是一种思想，哒哒哒~不仅明白，因为用的也比较多。 ...
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2016-09-10 14:22:32
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学习自 http://blog.csdn.net/xqy1522/article/details/6699740 1. Map Join 的使用场景： 关联操作中有一张表非常小 不等值的链接操作 2. 语法： 使用 hint 的方式指定join时使用mapjoin。 3. 原理： MAPJION会把 ...
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2016-07-01 11:55:46
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hive使用技巧（四）——巧用MapJoin解决数据倾斜问题...
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2016-05-12 12:33:15
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Hive中的Map Join即map side join工作原理是在Map端把小表加载到内存中，然后读取大表，和内存中的小表完成连接操作。MapJoin使用了分布式缓存技术。 Map Join的优点： 1.不消耗集群的reduce资源。 2.减少了reduce操作，加快了程序执行。 3.降低网络负载
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2016-01-31 21:13:22
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大表Join的数据偏斜
MapReduce编程模型下开发代码需要考虑数据偏斜的问题，Hive代码也是一样。数据偏斜的原因包括以下两点：
1. Map输出key数量极少，导致reduce端退化为单机作业。
2. Map输出key分布不均，少量key对应大量value，导致reduce端单机瓶颈。
Hive中我们使用MapJoin解决数据偏斜的问题，即将其中的某个表（全量）分发到所有Map端进...
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2015-06-24 12:58:02
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线上job报错：Error:java.lang.RuntimeException:org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException:java.io.FileNotFoundException:/home/vipshop/hard_disk/1/yarn/local/usercache/hdfs/appcache/application_1420458339569_0548/container_1420458339569_0548_01_000005/S..
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2015-02-07 19:07:34
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根据mapjoin的计算原理，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。这种情况下即使笛卡尔积也不会对任务运行速度造成太大的效率影响。mapjoin的应用场景如下：1.有一个极小的表= a.min_dt) f left outer join h.....
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2015-01-26 18:50:02
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与hbase外部表（wizad_mdm_main）进行join出现问题：
CREATE TABLE wizad_mdm_dev_lmj_edition_result as
select *
from wizad_mdm_dev_lmj_20141120 as w
JOIN wizad_mdm_main as a ON (a.rowkey = w.guid);
程序启动后，死循环...
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2014-11-28 18:20:15
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1、小、大表 join
在小表和大表进行join时，将小表放在前边，效率会高，hive会将小表进行缓存。
2、mapjoin
使用mapjoin将小表放入内存，在map端和大表逐一匹配，从而省去reduce。
例子：
select /*+MAPJOIN(b)*/ a.a1,a.a2,b.b2 from tablea a JOIN tableb b ON a.a1=b.b1
在0.7版本...
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2014-10-25 23:04:26
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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...
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2014-09-12 22:09:44
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