HiveSql语法优化二 ：join算法

????????Hive拥有多种join算法，包括Common Join，Map Join，Bucket Map Join，Sort Merge Buckt Map Join等，下面对每种join算法做简要说明：

Common Join

????????Common Join是Hive中最稳定的join算法，其通过一个MapReduce?Job完成一个join操作。Map端负责读取join操作所需表的数据，并按照关联字段进行分区，通过Shuffle，将其发送到Reduce端，相同key的数据在Reduce端完成最终的Join操作。Common Join常常用作后备方案。

原理图如下：

????????sql语句中的join操作和执行计划中的Common Join任务并非一对一的关系，一个sql语句中的相邻的且关联字段相同的多个join操作可以合并为一个Common Join任务。如果sql语句中的两个join操作关联字段各不相同，则该语句的两个join操作需要各自通过一个Common Join任务实现，也就是通过两个Map Reduce任务实现。

????????比如a.key = b.key1，a表和b表用b.key1字段关联，c.key = b.key2，cc表和b表用b.key2字段关联，则a表和b表开启一个Common Join任务，a表和b表join出来的虚拟表再和c表开启一个Common Join任务。

Map Join

????????Map Join算法可以通过两个只有map阶段的Job完成一个join操作。其适用场景为大表join小表。若某join操作满足要求，则第一个Job会读取小表数据，将其制作为hash?table，并上传至Hadoop分布式缓存（本质上是上传至HDFS）。第二个Job会先从分布式缓存中读取小表数据，并缓存在Map?Task的内存中，然后扫描大表数据，这样在map端即可完成关联操作。如下图所示：

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Bucket Map Join

????????Bucket Map Join是对Map Join算法的改进，其打破了Map Join只适用于大表join小表的限制，可用于大表join大表的场景。

????????Bucket?Map?Join的核心思想是：若能保证参与join的表均为分桶表，且关联字段为分桶字段，且其中一张表的分桶数量是另外一张表分桶数量的整数倍，就能保证参与join的两张表的分桶之间具有明确的关联关系，所以就可以在两表的分桶间进行Map Join操作了。这样一来，第二个Job的Map端就无需再缓存小表的全表数据了，而只需缓存其所需的分桶即可。其原理如图所示：

Sort?Merge?Bucket Map Join

????????Sort Merge Bucket Map Join基于Bucket Map Join。SMB?Map?Join要求，参与join的表均为分桶表，且需保证分桶内的数据是有序的，且分桶字段、排序字段和关联字段为相同字段，且其中一张表的分桶数量是另外一张表分桶数量的整数倍。

????????SMB?Map?Join同Bucket Map?Join一样，同样是利用两表各分桶之间的关联关系，在分桶之间进行join操作，不同的是，分桶之间的join操作的实现原理。Bucket?Map?Join，两个分桶之间的join实现原理为Hash?Join算法；而SMB?Map?Join，两个分桶之间的join实现原理为Sort?Merge?Join算法。

????????Hash?Join和Sort?Merge?Join均为关系型数据库中常见的Join实现算法。Hash?Join的原理相对简单，就是对参与join的一张表构建hash?table，然后扫描另外一张表，然后进行逐行匹配。Sort?Merge Join需要在两张按照关联字段排好序的表中进行。

????????Hive中的SMB?Map?Join就是对两个分桶的数据按照上述思路进行Join操作。可以看出，SMB?Map?Join与Bucket?Map?Join相比，在进行Join操作时，Map端是无需对整个Bucket构建hash?table，也无需在Map端缓存整个Bucket数据(优势)，每个Mapper只需按顺序逐个key读取两个分桶的数据进行join即可。