Hive的join底層mapreduce是如何實(shí)現(xiàn)的

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Common Join

如果沒開啟hive.auto.convert.join=true或者不符合MapJoin的條件，那么Hive解析器會(huì)將Join操作轉(zhuǎn)換成Common Join,在Reduce階段完成join。并且整個(gè)過(guò)程包含Map、Shuffle、Reduce階段。

Map階段

讀取表的數(shù)據(jù)，Map輸出時(shí)候以 Join on 條件中的列為key，如果Join有多個(gè)關(guān)聯(lián)鍵，則以這些關(guān)聯(lián)鍵的組合作為key;
Map輸出的 value 為 join 之后需要輸出或者作為條件的列；同時(shí)在value中還會(huì)包含表的 Tag 信息，用于標(biāo)明此value對(duì)應(yīng)的表；按照key進(jìn)行排序

Shuffle階段

根據(jù)key取哈希值,并將key/value按照哈希值分發(fā)到不同的reduce中

Reduce階段

根據(jù)key的值完成join操作，并且通過(guò)Tag來(lái)識(shí)別不同表中的數(shù)據(jù)。在合并過(guò)程中，把表編號(hào)扔掉

舉例

 drop table if exists wedw_dwd.user_info_df; CREATE TABLE wedw_dwd.user_info_df(  user_id    string  COMMENT '用戶id',  user_name  string  COMMENT '用戶姓名' )row format delimited fields terminated by '\t' STORED AS textfile ;  +----------+------------+--+| user_id  | user_name  |+----------+------------+--+| 1        | 小紅         || 2        | 小明         || 3        | 小花         |+----------+------------+--+

 drop table if exists wedw_dwd.order_info_df; CREATE TABLE wedw_dwd.order_info_df(  user_id      string  COMMENT '用戶id',  course_name  string  COMMENT '課程名稱' )row format delimited fields terminated by '\t' STORED AS textfile ;  +----------+--------------+--+| user_id  | course_name  |+----------+--------------+--+| 1        | spark        || 2        | flink        || 3        | java         |+----------+--------------+--+

select t1.user_id,t1.user_name,t2.course_namefromwedw_dwd.user_info_df t1join wedw_dwd.order_info_df t2on t1.user_id = t2.user_id;+----------+------------+--------------+--+| user_id  | user_name  | course_name  |+----------+------------+--------------+--+| 1        | 小紅         | spark        || 2        | 小明         | flink        || 3        | 小花         | java         |+----------+------------+--------------+--+

圖解：(在合并過(guò)程中，把表編號(hào)扔掉)

Hive的join底層mapreduce是如何實(shí)現(xiàn)的

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