hive mapjoin如何处理多表连接

Hive中的mapjoin是一种优化技术，用于在连接操作中减少数据的shuffle和排序。当处理多表连接时，mapjoin可以显著提高查询性能。以下是使用mapjoin处理多表连接的方法：

1. 使用broadcast关键字：

   当一个表的数据量较小时，可以使用broadcast关键字将其广播到所有节点上。这样，每个节点都会将这个表的所有数据加载到内存中，从而避免了数据shuffle。在使用broadcast时，需要确保较小的表可以被完整地装入内存。

   示例：

   SET hive.auto.convert.join=true;
   SET hive.mapjoin.smalltable.filesize=10000000; -- 设置小表的大小阈值，单位是字节
   SELECT /*+ MAPJOIN(t1) */ t1.key, t1.value, t2.value
   FROM table1 t1 JOIN table2 t2 ON t1.key = t2.key;
   

2. 使用mapjoin提示：

   在查询中使用/*+ MAPJOIN(t1) */提示可以将表t1强制作为mapjoin进行连接。这样可以避免数据shuffle，但可能会导致内存不足的问题。因此，在使用mapjoin提示时，需要确保有足够的内存资源。

3. 使用join子句的mapjoin选项：

   在某些情况下，可以在join子句中直接使用mapjoin选项，而不是使用/*+ MAPJOIN() */提示。这种方法与使用mapjoin提示类似，但语法略有不同。

   示例：

   SELECT t1.key, t1.value, t2.value
   FROM table1 t1 JOIN table2 t2 ON t1.key = t2.key
   [WHERE t1.key IS NOT NULL]
   [GROUP BY t1.key, t1.value, t2.value]
   [HAVING COUNT(*) > 1]
   [ORDER BY t1.key];
   

   在这个例子中，table1被强制作为mapjoin进行连接。

总之，处理多表连接时，可以通过使用broadcast关键字、mapjoin提示或join子句的mapjoin选项来利用mapjoin优化技术。这些方法可以减少数据shuffle和排序，从而提高查询性能。然而，在使用这些方法时，需要注意内存资源的使用情况，以确保查询能够顺利进行。