小编给大家分享一下Hive中Map端JOIN的示例分析，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
map端join适用于当一张表很小(可以存在内存中)的情况，即可以将小表加载至内存。Hive从0.7开始支持自动转为map端join，具体配置如下：
SET hive.auto.convert.join=true; -- hivev0.11.0之后默认true
SET hive.mapjoin.smalltable.filesize=600000000; -- 默认 25m
SET hive.auto.convert.join.noconditionaltask=true; -- 默认true，所以不需要指定map join hint
SET hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size=10000000; -- 控制加载到内存的表的大小
一旦开启map端join配置，Hive会自动检查小表是否大于hive.mapjoin.smalltable.filesize配置的大小，如果大于则转为普通的join，如果小于则转为map端join。
关于map端join的原理，如下图所示：
首先，Task A(客户端本地执行的task)负责读取小表a，并将其转成一个HashTable的数据结构，写入到本地文件，之后将其加载至分布式缓存。
然后，Task B任务会启动map任务读取大表b，在Map阶段，根据每条记录与分布式缓存中的a表对应的hashtable关联，并输出结果
注意：map端join没有reduce任务，所以map直接输出结果，即有多少个map任务就会产生多少个结果文件。
以上是“Hive中Map端JOIN的示例分析”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道！
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