一，Hive中join的原理和机制

Hive中的Join可分为Common Join（Reduce阶段完成join）和Map Join（Map阶段完成join）。

Hive Common Join
如果不指定MapJoin或者不符合MapJoin的条件，那么Hive解析器会默认把执行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。 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。

以下面的HQL为例，图解其过程：

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SELECT a.id,a.dept,b.age FROM a join b ON (a.id = b.id);

Hive Map Join
MapJoin通常用于一个很小的表和一个大表进行join的场景，具体小表有多小，由参数hive.mapjoin.smalltable.filesize来决定，默认值为25M。满足条件的话Hive在执行时候会自动转化为MapJoin，或使用hint提示 /*+ mapjoin(table) */执行MapJoin。

如上图中的流程，首先Task A在客户端本地执行，负责扫描小表b的数据，将其转换成一个HashTable的数据结构，并写入本地的文件中，之后将该文件加载到DistributeCache中。
接下来的Task B任务是一个没有Reduce的MapReduce，启动MapTasks扫描大表a，在Map阶段，根据a的每一条记录去和DistributeCache中b表对应的HashTable关联，并直接输出结果，因为没有Reduce，所以有多少个Map Task，就有多少个结果文件。
注意：Map JOIN不适合FULL/RIGHT OUTER JOIN。

二，join的几种类型

Hive中除了支持和传统 数据库 中一样的内关联（JOIN）、左关联（LEFT JOIN）、右关联（RIGHT JOIN）、全关联（FULL JOIN），还支持左半关联（LEFT SEMI JOIN）。
注意：Hive中Join的关联键必须在ON()中指定，不能在Where中指定。
数据准备：

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hive> desc lxw1234_a; OK id                      string                                      name                     string                                      Time taken: 0.094 seconds, Fetched: 2 row(s) hive> select * from lxw1234_a; OK 1       zhangsan 2       lisi 3       wangwu Time taken: 0.116 seconds, Fetched: 3 row(s) hive> desc lxw1234_b; OK id                      string                                      age                     int                                          Time taken: 0.159 seconds, Fetched: 2 row(s) hive> select * from lxw1234_b; OK 1       30 2       29 4       21 Time taken: 0.09 seconds, Fetched: 3 row(s)

内关联（JOIN）
常规join，类似交集，只显示关联成功的行。

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SELECT a.id, a. name , b.age FROM lxw1234_a a join lxw1234_b b ON (a.id = b.id); --执行结果 1       zhangsan        30 2       lisi        29

左外关联（LEFT [OUTER] JOIN）
以LEFT [OUTER] JOIN关键字前面的表作为主表，和其他表进行关联，返回记录和主表的记录数一致，关联不上的字段置为NULL。
是否指定OUTER关键字，貌似对查询结果无影响。

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SELECT a.id, a. name , b.age FROM lxw1234_a a left join lxw1234_b b ON (a.id = b.id); --执行结果： 1   zhangsan   30 2   lisi        29 3   wangwu    NULL

右外关联（RIGHT [OUTER] JOIN）
和左外关联相反，以RIGTH [OUTER] JOIN关键词后面的表作为主表，和前面的表做关联，返回记录数和主表一致，关联不上的字段为NULL。
是否指定OUTER关键字，貌似对查询结果无影响。

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SELECT a.id, a. name , b.age FROM lxw1234_a a RIGHT OUTER JOIN lxw1234_b b ON (a.id = b.id); --执行结果： 1          zhangsan        30 2          lisi        29 NULL        NULL         21

全外关联（FULL [OUTER] JOIN）
以两个表的记录为基准，返回两个表的所有记录，类似并集，关联不上的字段为NULL。
是否指定OUTER关键字，貌似对查询结果无影响。

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SELECT a.id, a. name , b.age FROM lxw1234_a a FULL OUTER JOIN lxw1234_b b ON (a.id = b.id); --执行结果： 1       zhangsan            30 2       lisi            29 3       wangwu          NULL NULL     NULL             21

左半连接（LEFT SEMI JOIN）
以LEFT SEMI JOIN关键字前面的表为主表，返回主表的KEY也在副表中的记录。相当于IN或EXISTS的作用。左半连接的限制是右侧的表只能出现在ON子句中，不能出现在WHERE或者SELECT子句中。
注意，left semi join和join并不是等价的，比如当左表1条数据可以关联右表2条数据时，此时left semi join只显示1条数据（因为只要左表的key在右表存在就行，不用管几条），join却显示两条数据（关联到的都显示），好好体会一下。

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SELECT a.id, a. name FROM lxw1234_a a LEFT SEMI JOIN lxw1234_b b ON (a.id = b.id); --执行结果： 1       zhangsan 2       lisi --等价于： SELECT a.id, a. name FROM lxw1234_a a WHERE a.id IN ( SELECT id FROM lxw1234_b);

三，join语句需要注意的地方

首先是Hive中的连接查询只支持相等连接而不支持不等连接查询：

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//有效的连接查询，相等连接查询  SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id = b.id AND a.department = b.department)  //无效的连接查询，Hive不支持不等连接查询  SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id <> b.id)

如果每个表都只使用相同的列join连接，Hive将只生成一个map/reduce作业；如果一个表使用了两个以上的字段，则会生成2个以上的mr任务：

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//由于 join 子句中只使用了表b的key1列，该查询转换为一个作业  SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a. key = b.key1) JOIN c ON (c. key = b.key1)  //由于表b的key1列用在第一个 join 子句中，key2列用在第二个 join 子句中，该查询被转换为两个作业， //第一个作业执行表a和b的连接查询，第二个作业将第一个作业的结果与第二个 join 子句进行连接查询  SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a. key = b.key1) JOIN c ON (c. key = b.key2)

Join连接的顺序是不可以交换的，无论是LEFT还是RIGHT连接都是左结合的。

四，hive数据倾斜的简单处理

? 数据倾斜症状：
任务长时间维持在99%（或100%）;
查看任务监控页面，发现只有少量（1个或几个）reduce子任务未完成；
本地读写数据量很大。
? 原因：
key分布不均匀；
业务数据本身特点。
? 导致数据倾斜的操作：
GROUP BY, COUNT DISTINCT()，join

这里列出几个常用解决办法：

参数hive.groupby.skewindata = true
似乎是解决数据倾斜的万能钥匙，查询计划会有两个 MR Job，第一个 MR Job 中，Map 的输出结果集合会随机分布到 Reduce 中，每个Reduce做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的 Group By Key 有可能被分发到不同的 Reduce中，从而达到负载均衡的目的；第二个 MR Job 再根据预处理的数据结果按照 Group By Key 分布到 Reduce中（这个过程可以保证相同的 Group By Key 被分布到同一个 Reduce 中），最后完成最终的聚合操作。

使用COUNT DISTINCT造成的数据倾斜

如果某一个值的记录特别多，可以先把该值过滤掉，在最后单独处理。比如某一天的IMEI值为’lxw1234’的特别多，当我要统计总的IMEI数，可以先统计不为’lxw1234’的，之后再加1。

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SELECT CAST ( COUNT ( DISTINCT imei)+1 AS bigint ) FROM lxw1234 where pt = '2012-05-28' AND imei <> 'lxw1234' ;

数据量大的情况下，由于COUNT DISTINCT操作需要用一个Reduce Task来完成，这一个Reduce需要处理的数据量太大，就会导致整个Job很难完成，一般COUNT DISTINCT使用先GROUP BY再COUNT的方式替换：

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SELECT day , COUNT ( DISTINCT id) AS uv FROM lxw1234 GROUP BY day ; --可以转换成： SELECT day , COUNT (id) AS uv FROM ( SELECT day ,id FROM lxw1234 GROUP BY day ,id) a GROUP BY day ;

虽然会多用一个Job来完成，但在数据量大的情况下，这个绝对是值得的。

使用JOIN引起的数据倾斜

表连接顺序优化：
多表连接时，尽量小表在前，大表在后。因为JOIN前一阶段生成的数据会存在于Reducer的buffer中，小表数据量小，内存开销就小，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。

where优化：
Join出现在WHERR子句之前。因此如果想在join前进行过滤，限制条件应该出现在JOIN子句中，而不是where中：

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SELECT a.val, b.val FROM a LEFT OUTER JOIN b ON (a. key =b. key )  WHERE a.ds= '2009-07-07' AND b.ds= '2009-07-07' ; //当该左外连接在a中发现 key 而在b中没有发现 key 时，b中的列将为 null ，包括分区列ds，后边的 where 就没有用了。 //下面的语句将会提前根据条件过滤： SELECT a.val, b.val FROM a LEFT OUTER JOIN b  ON (a. key =b. key AND b.ds= '2009-07-07' AND a.ds= '2009-07-07' );

关联键存在大量空值：
在SQL标准中，任何对NULL的操作(如数值比较，字符串操作等)结果都为NULL。Hive对NULL值的处理与其基本一致，除了JOIN时的特殊逻辑：Hive的JOIN中作为JOIN Key的字段比较，NULL=NULL是有意义的，且返回值为True。
所以需要改写查询手动过滤NULL值的情况，操作如下：

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SELECT user .uid, count ( user .uid) FROM class JOIN user ON (class.uid = user .uid and class.uid IS NOT NULL and user .uid IS NOT NULL ) GROUP BY user .uid;

不同数据类型的字段关联：
转换为同一数据类型之后再做关联。