hive--Sort Merge Bucket Map Join

Bucket Map Join

1. 测试1：两个1亿多记录的表，不存在数据倾斜与笛卡尔积，测试下来与普通的join差不多；

2. 测试2：一个4000万和一个5000多万的表join,关联键数据倾斜，并且笛卡尔积，效果明显；

create table lxw_test(imei string,sndaid string,data_time string)
CLUSTERED BY(imei) SORTED BY(imei) INTO 10 BUCKETS;

create table lxw_test1(imei string,sndaid string,data_time string)
CLUSTERED BY(imei) SORTED BY(imei) INTO 5 BUCKETS;

两个表关联键为imei,需要按imei分桶并且排序，小表（lxw_test）分桶数是大表（lxw_test1）的倍数(这点是在网上看的，需要这样，暂且这么做了)；

set hive.enforce.bucketing = true;

插入数据前需要打开该选项；

insert overwrite table lxw_test
select imei,sndaid,null  
from woa_all_user_info_his 
where pt = '2012-05-28' 
limit 40000000;


insert overwrite table lxw_test1
select imei,sndaid,data_time 
from woa_all_user_info_his 
where pt = '2012-05-28';

join时需要打开的参数：

set hive.optimize.bucketmapjoin = true;
set hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge = true;
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.BucketizedHiveInputFormat;

select /*+ mapjoin(b) */ count(1) 
from lxw_test1 a 
join lxw_test b 
on a.imei = b.imei 

将小表做为驱动表，mapjoin;

包括insert数据，差不多10分钟左右；

如果这两个表做普通的join, 耗时1个多小时，没跑完，kill掉了。