Hive JOIN使用优化(转)

资料：
http://shiyanjun.cn/archives/588.html
http://my.oschina.net/leejun2005/blog/82523

转自：http://shiyanjun.cn/archives/588.html

在MR执行过程中，存在Shuffle过程的MR需要在网络中的节点之间（Mapper节点和Reducer节点）拷贝数据，如果传输的数据量很大会造成一定的网络开销。而且，Map端和Reduce端都会通过一个特定的buffer来在内存中临时缓存数据，如果无法根据实际应用场景中数据的规模来使用Hive，尤其是执行表的JOIN操作，有可能很浪费资源，降低了系统处理任务的效率，还可能因为内存不足造成OOME问题，导致计算任务失败。
下面，我们说明Hive中的JOIN操作，针对不同的JOIN方式，应该如何来实现和优化：

生成一个MR Job

多表连接，如果多个表中每个表都使用同一个列进行连接（出现在JOIN子句中），则只会生成一个MR Job，例如：

1	SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key1)

三个表a、b、c都分别使用了同一个字段进行连接，亦即同一个字段同时出现在两个JOIN子句中，从而只生成一个MR Job。

生成多个MR Job

多表连接，如果多表中，其中存在一个表使用了至少2个字段进行连接（同一个表的至少2个列出现在JOIN子句中），则会至少生成2个MR Job，例如：

1	SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key2)

三个表基于2个字段进行连接，这两个字段b.key1和b.key2同时出现在b表中。连接的过程是这样的：首先a和b表基于a.key和b.key1进行连接，对应着第一个MR Job；表a和b连接的结果，再和c进行连接，对应着第二个MR Job。

表连接顺序优化

多表连接，会转换成多个MR Job，每一个MR Job在Hive中称为JOIN阶段（Stage）。在每一个Stage，按照JOIN顺序中的最后一个表应该尽量是大表，因为JOIN前一阶段生成的数据会存在于Reducer的buffer中，通过stream最后面的表，直接从Reducer的buffer中读取已经缓冲的中间结果数据（这个中间结果数据可能是JOIN顺序中，前面表连接的结果的Key，数据量相对较小，内存开销就小），这样，与后面的大表进行连接时，只需要从buffer中读取缓存的Key，与大表中的指定Key进行连接，速度会更快，也可能避免内存缓冲区溢出。例如：

1	SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key1)

这个JOIN语句，会生成一个MR Job，在选择JOIN顺序的时候，数据量相比应该是b < c，表a和b基于a.key = b.key1进行连接，得到的结果（基于a和b进行连接的Key）会在Reducer上缓存在buffer中，在与c进行连接时，从buffer中读取Key（a.key=b.key1）来与表c的c.key进行连接。
另外，也可以通过给出一些Hint信息来启发JOIN操作，这指定了将哪个表作为大表，从而得到优化。例如：

1	SELECT /*+ STREAMTABLE(a) */ a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1)JOIN c ON (c.key = b.key1)

上述JOIN语句中，a表被视为大表，则首先会对表b和c进行JOIN，然后再将得到的结果与表a进行JOIN。

基于条件的LEFT OUTER JOIN优化

左连接时，左表中出现的JOIN字段都保留，右表没有连接上的都为空。对于带WHERE条件的JOIN语句，例如：

1	SELECT a.val, b.val FROM a LEFT OUTER JOIN b ON (a.key=b.key)

2	WHERE a.ds='2009-07-07' AND b.ds='2009-07-07'

执行顺序是，首先完成2表JOIN，然后再通过WHERE条件进行过滤，这样在JOIN过程中可能会输出大量结果，再对这些结果进行过滤，比较耗时。可以进行优化，将WHERE条件放在ON后，例如：

1	SELECT a.val, b.val FROM a LEFT OUTER JOIN b

2	ON (a.key=b.key AND b.ds='2009-07-07' AND a.ds='2009-07-07')

这样，在JOIN的过程中，就对不满足条件的记录进行了预先过滤，可能会有更好的表现。

左半连接（LEFT SEMI JOIN）

左半连接实现了类似IN/EXISTS的查询语义，使用关系数据库子查询的方式实现查询SQL，例如：

1	SELECT a.key, a.value FROM a WHERE a.key IN (SELECT b.key FROM b);

使用Hive对应于如下语句：

1	SELECT a.key, a.val FROM a LEFT SEMI JOIN b ON (a.key = b.key)

需要注意的是，在LEFT SEMI JOIN中，表b只能出现在ON子句后面，不能够出现在SELECT和WHERE子句中。

Map Side JOIN

Map Side JOIN优化的出发点是，Map任务输出后，不需要将数据拷贝到Reducer节点，降低的数据在网络节点之间传输的开销。
多表连接，如果只有一个表比较大，其他表都很小，则JOIN操作会转换成一个只包含Map的Job，例如：

1	SELECT /*+ MAPJOIN(b) */ a.key, a.value FROM a JOIN b ON a.key = b.key

对于表a数据的每一个Map，都能够完全读取表b的数据。这里，表a与b不允许执行FULL OUTER JOIN、RIGHT OUTER JOIN。