Hive中的join可分为三种，分别是Map-join、Reduce-join和SMB Join，本文简单介绍这三种join的原理和机制。
1.Map-join
MapJoin的主要意思就是，当链接的两个表是一个比较小的表和一个特别大的表的时候，我们把比较小的table直接放到内存中去，然后再对比较大的表格进行map操作。join就发生在map操作的时候，每当扫描一个大的table中的数据，就要去去查看小表的数据，哪条与之相符，继而进行连接。这里的join并不会涉及reduce操作。map端join的优势就是在于没有shuffle，能加快查询速度。
当我们将小表放入内存中时，这个小表具体有多小，是由hive.mapjoin.smalltable.filesize参数决定的。该参数的默认值为10M。Hive0.7之前，需要使用hint提示 /*+ mapjoin(table) */才会执行MapJoin,否则执行Common Join，但在0.7版本之后，默认自动会转换Map Join，由参数hive.auto.convert.join来控制，默认为true.借鉴网上的一张图来表示Map-Join
2.Reduce-join
Reduce-Join又叫做Shuffle-Join和Common-Join。如果不指定MapJoin或者不符合MapJoin的条件，那么Hive解析器会将Join操作转换成Common Join,即：在Reduce阶段完成join.
整个过程包含Map、Shuffle、Reduce阶段。
- Map阶段
读取源表的数据，Map输出时候以Join on条件中的列为key，如果Join有多个关联键，则以这些关联键的组合作为key; Map输出的value为join之后所关心的(select或者where中需要用到的)列；同时在value中还会包含表的Tag信息，用于标明此value对应哪个表；按照key进行排序
- Shuffle阶段
根据key的值进行hash,并将key/value按照hash值推送至不同的reduce中，这样确保两个表中相同的key位于同一个reduce中
- Reduce阶段
根据key的值完成join操作，期间通过Tag来识别不同表中的数据。
3.SMB Join（sort merge bucket）
SMB 存在的目的主要是为了解决大表与大表间的 Join 问题，分桶其实就是把大表化成了“小表”，然后 Map-Side Join 解决之，这是典型的分而治之的思想。
set hive.enforce.bucketing=true;
set hive.enforce.sorting=true;
表优化数据目标：相同数据尽量聚集在一起
