Hive中的join操作有哪些种类？它们的区别是什么？

发表于 作者 IT之美

Hive中支持的join操作主要有以下几种:

  1. 普通Join:
    最基本的join操作,没有任何优化。Hive会为每个表生成一个MapReduce任务,然后在Reduce端完成join操作。效率较低,但适用范围最广。
    语法:
SELECT /*+ JOIN_TYPE(ordinary) */ * 
FROM t1 JOIN t2 
ON t1.id = t2.id;
  1. MapJoin:
    当join的其中一个表十分小时,Hive会将小表读取至内存,大表的每个Mapper都会加入小表的数据,完成join。能够提高效率。
    要求小表必须可以装入内存,join阶段只能包含等值join。
    语法:
SELECT /*+ JOIN_TYPE(mapjoin) */ * 
FROM t1 JOIN t2 
ON t1.id = t2.id;
  1. Bucket Join:
    Hive会根据join字段对表进行分桶,相同桶中的数据会进入同一个Reducer,在Reducer中完成join操作。能够减少数据 shuffled 的数量,提高效率。
    要求表结构相似,join阶段只能包含等值join。
    语法:
SELECT /*+ JOIN_TYPE(bucketmapjoin) */ * 
FROM t1 JOIN t2 
ON t1.id = t2.id;
  1. Bucket Sort Join:
    和Bucket Join思想类似,区别在于在Reducer端join前会进行排序,避免产生空表或者重复数据的问题,代价是需要多消耗排序的资源。
    要求表结构相似,join阶段只能包含等值join。
    语法:
SELECT /*+ JOIN_TYPE(bucketsortjoin) */ * 
FROM t1 JOIN t2 
ON t1.id = t2.id;

所以,总结来说,Hive支持多种join类型,主要包括:
普通Join、MapJoin(小表join)、Bucket Join和Bucket Sort Join。
它们在是否需要Reduce阶段、是否需要数据分桶、是否需要排序等方面有所差异,需要根据具体场景选择最优的join策略,以实现高效的数据分析。