一、 Join语法 Hive支持的join语法： join_table:table_reference [INNER] JOIN table_factor [join_condition]| table_reference {LEFT|RIGHT|FULL} [OUTER] JOIN table_reference join_condition| table_reference LEFT SE

摘要 MapJoin是Hive的一种优化操作，其适用于小表JOIN大表的场景，由于表的JOIN操作是在Map端且在内存进行的，所以其并不需要启动Reduce任务也就不需要经过shuffle阶段，从而能在一定程度上节省资源提高JOIN效率   使用 方法一： 在Hive0.11前，必须使用MAPJOIN来标记显示地启动该优化操作，由于其需要将小表加载进内存所以要注意小表的大小 SELEC

HIVE调优MapJoin 目录 HIVE调优MapJoin 1.mapjoin （1.2以后自动默认启动mapjoin）           2.创建表格 3.查询建表 4.通过 explain 展示执行计划 5.Map JOIN 相关设置： 1.mapjoin （1.2以后自动默认启动mapjoin）            select /*+mapjoin(

一、Mapjoin案例 　　1.需求：有两个文件，分别是订单表、商品表， 　　订单表有三个属性分别为订单时间、商品id、订单id（表示内容量大的表）， 　　商品表有两个属性分别为商品id、商品名称（表示内容量小的表，用于加载到内存）， 　　要求结果文件为在订单表中的每一行最后添加商品id对应的商品名称。 　　2.解决思路： 　　将商品表加载到内存中，然后再map方法中将订单表中的商品id对应的商

因mapjoin加载内存溢出而导致return code 3 问题描述：日志定位： 问题描述： 例行Hive作业报错 日志定位： Starting to launch local task to process map join; maximum memory = 5172101120 [2023-10-16 07:56:51,530] - INFO: [HIVE] 20

文章目录 （118）MapJoin案例需求分析ReduceJoin的问题如何解决ReduceJoin的问题如何将一个文件主动缓存到集群的内存里 （119）MapJoin案例代码实现参考文献 （118）MapJoin案例需求分析 ReduceJoin的问题 在ReduceJoin中，合并的操作是在Reduce阶段进行的，所以相比Map阶段，Reduce阶段的处理压力过大。另外，相