说说大表关联小表

分析&回答

Hive 大表和小表的关联

• 优先选择将小表放在内存中。
• 小表不足以放到内存中，可以通过bucket-map-join(不清楚的话看底部文章)来实现，效果很明显。
  • 两个表join的时候，其方法是两个join表在join key上都做hash bucket，并且把你打算复制的那个（相对）小表的bucket数设置为大表的倍数。这样数据就会按照key join，做hash bucket。
  • 小表依然复制到所有节点，Map join的时候，小表的每一组bucket加载成hashtable，与对应的一个大表bucket做局部join，这样每次只需要加载部分hashtable就可以了。
  • set hive.optimize.bucketmapjoin = true;
  • 注意：如果表不是bucket的，则只是做普通join。

Spark 大表和小表的关联

采用了BroadcastHashJoin广播小表，但必须满足两个条件：

1. 表的统计信息是否正确，也就是你要让执行计划知道你是小表，这一条我看基本上99%的文章都没有告诉你，这也是我折腾两天才发现的，我发现了就想告诉大家。我想起做MPP数据库跑批结束都会要求收集统计信息才想到的。
2. 广播的表数据量小于spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold值，这一条几乎所有文章都说了。 InMemoryTableScan ， 除了占用内存外，效率是极高
   Spark 中 执行hive table scan操作，返回的MapPartitionsRDD对其重新定义mapPartition方法，将其行转列，并且最终cache到内存中。

MySQL 大表和小表的关联

MySQL 中一般使用 left outer join的左表必须是大表

反思&扩展

left join和left outer join的区别

left join是left outer join的缩写，所以作用是一样的。另外在SQL里没有区分大小写，也就是left join和LEFT JOIN都是可以的。

• left join: 包含左表的所有行，对应的右表行可能为空。
• right join: 包含右表的所有行，对应的左表行可能为空。
• full join: 只包含左右表都匹配并且不为空的行。

Introduction to Bucket Map Join

In Apache Hive, while the tables are large and all the tables used in the join are bucketed on the join columns we use Hive Bucket Map Join feature. Moreover, one table should have buckets in multiples of the number of buckets in another table in this type of join.

How Bucket Map Join Works

Let’s understand with an example. For suppose if one table has 2 buckets then the other table must have either 2 buckets or a multiple of 2 buckets (2, 4, 6, and so on). Further, since the preceding condition is satisfied then the joining can be done on the mapper side only.

Else a normal inner join is performed. Therefore, it implies that only the required buckets are fetched on the mapper side and not the complete table.

Hence, onto each mapper, only the matching buckets of all small tables are replicated. As a result of this, the efficiency of the query improves drastically. However, make sure data does not sort in a bucket map join.

Also, note that by default Hive does not support a bucket map join. So, we need to set the following property  to true for the query to work as this join:

set hive.optimize.bucketmapjoin = true

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