mapjoin和reducejoin区别 map join 和 reduce join 区别

2Map Join 连接操作在map端完成mapjoin和reducejoin区别，没有reduce阶段适用于大表与小表连接mapjoin和reducejoin区别，小表数据量能完全加载到内存中缺点是使用范围有限mapjoin和reducejoin区别，只适用于大小表且小表能完全加载到内存中的情况，且小表不能太大，以免消耗内存Map Join在连接时将小表全部读入内存，在map阶段进行匹配，即使出现笛卡尔积，也不会对。

第三种是SemiJoin，它在ReduceJoin的基础上进行优化，通过在map阶段过滤掉一些数据，减少网络传输量2Hive内部表与外部表的主要区别在于内部表在建表时会在HDFS上创建存储目录，增加分区时会将数据复制到指定目录，删除数据时会同时删除表的数据和元数据而外部表通常建立分区，增加分区时不会移动数。

第三，SemiJoin，这是一种对reduceJoin的变体，在map端过滤数据，减少了shuffle网络传输量，实现方式是将小表中参与Join的键单独抽取，通过DistributeCache分发到相关节点，在map阶段扫描连接表，过滤掉join键不在内存哈希集合中的记录，让参与Join的记录通过shuffle传输到reduce端进行Join，与reduceJoin的实现。

MapReduce中的Join方法主要有以下几种Reduce Side JoinMap阶段对两个输入文件的数据进行处理，并为每条数据添加一个标签，用于区分数据来源于哪个文件例如，tag=0表示数据来自File1，tag=2表示数据来自File2Reduce阶段根据key对数据进行分组，然后对具有相同key但来自不同文件的数据进行连接操作。

2 连接时连接字段列类型不统一Hive默认会尝试转换列类型，若转换失败则会生成null值，与空值造成相同影响，导致倾斜3 大表与小表关联时采用mapjoin方式解决，即将小表作为一个完整的驱动表，在map阶段进行join操作，避免reduce阶段的效率损耗在进行mapjoin时，原理是将小表数据加载至内存中。

在mapjoin过程中，小表作为驱动表，与大表在map阶段进行join操作，通过将数据分布到不同的map中，实现高效的内存级匹配通常情况下，适用于大表与小表关联，且小表可以存放在内存中而不影响性能的情况大表与大表关联时，可以通过设置reduce的字节处理大小，或者设置每个key的倾斜阈值来优化处理设置`。

处理小表与大表的join问题，可以调整参数以自动选择map join，或者设置以适应特定的表大小当表过大时，可以先行进行内关联结果作为小表，或者对小表进行扩容解决大表join时Map输出key数量极少导致reduce端退化为单机作业问题，可以通过对Join表去重。

使用MapJoin需要满足以下条件一份表的数据分布在不同的Map中外，其mapjoin和reducejoin区别他连接的表的数据必须在每个Map中有完整的拷贝在两个要连接的表中，有一个很大，有一个很小，这个小表可以存放在内存中而不影响性能MapJoin是一种在Map阶段进行表之间连接的技术，不需要进入到Reduce阶段才进行连接这样做可以。

1Map设置调整memorysplitsize，根据任务特点合理调整2Join设置调整cpumemory，针对Join任务特性进行调整3Reduce设置调整cpumemory，优化任务性能4小文件合并参数设置。

主要区别在于处理无结构化数据的能力和SQL查询的便捷性Hive的分区和表类型对数据管理和查询效率有显著影响二Hive优化策略 处理数据倾斜数据倾斜是Hive性能优化的一个重要方面，需要通过合理的分区和抽样等技术来缓解合理设置map和reduce任务数量根据数据量和计算资源，合理设置map和reduce任务的数量。