大数据学习(14)-Map Join和Common Join

&&大数据学习&&

🔥系列专栏： 👑哲学语录: 承认自己的无知，乃是开启智慧的大门
💖如果觉得博主的文章还不错的话，请点赞👍+收藏⭐️+留言📝支持一下博>主哦🤞

---

什么是Map Join和Common Join。

在解释这个问题之前，我们先了解一下Hive中的两种Join操作：Map Join和Common Join。

1. Map Join：在Map阶段进行Join操作。它先将小表（或小表列表）读入内存，然后在Map过程中，对于每个大表的数据，如果它与内存中的小表有匹配的键值，那么就将这个大表的数据与小表的数据关联起来，输出为一个键值对。Map Join适用于小表和大数据的关联，因为它直接在Map阶段进行了关联操作，避免了在Reduce阶段进行大规模的排序和扫描。
2. Common Join：又叫Reduce Join，是在Reduce阶段进行Join操作的通用方式。对于每个Map任务，它都会将带有相同键的数据发送到同一个Reduce任务中，然后在Reduce任务中进行Join操作。Common Join适用于大数据和小数据的关联，因为它在Reduce阶段进行关联操作，避免了在Map阶段进行大规模的排序和扫描。

现在我们来解释一下“生成一个条件任务（Conditional Task）”。在Hive中，条件任务是一种任务类型，它可以在编译阶段根据一些条件生成子任务列表。在这个问题中，条件任务会根据数据的大小和查询需求来生成Map Join任务和Common Join任务。也就是说，Hive会根据数据和查询的特点，选择最合适的Join策略。

对于一些适合Map Join的查询，Hive会在条件任务下生成一个计划列表，这个列表中只包含Map Join任务。而对于一些适合Common Join的查询，Hive会在条件任务下生成一个计划列表，这个列表中只包含Common Join任务。

注意：在一些情况下，Hive可能无法确定哪个Join策略更优，所以它会生成两种类型的任务，然后在执行阶段通过参数来选择最合适的任务类型。这也是为什么问题中说“其下会包含一个计划列表，计划列表中包含转换后的Map Join任务以及原有的Common Join任务”。

为了搞清楚这个，整整掉了一整天头发。