hive中的mapjoin
在Hive中，common join是很慢的，如果我们是一张大表关联多张小表，可以使用mapjoin加快速度。
mapjoin主要有以下参数：
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hive.auto.convert.join ： 是否自动转换为mapjoin
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hive.mapjoin.smalltable.filesize : 小表的最大文件大小，默认为25000000，即25M
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hive.auto.convert.join.noconditionaltask ： 是否将多个mapjoin合并为一个
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hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size ： 多个mapjoin转换为1个时，所有小表的文件大小总和的最大值。
例如，一个大表顺序关联3个小表a(10M), b(8M),c(12M)，如果hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size的值：
1. 小于18M，则无法合并mapjoin，必须执行3个mapjoin； 2. 大于18M小于30M，则可以合并a和b表的mapjoin，所以只需要执行2个mapjoin； 3. 大于30M，则可以将3个mapjoin都合并为1个。
合并mapjoin有啥好处呢？因为每个mapjoin都要执行一次map，需要读写一次数据，所以多个mapjoin就要做多次的数据读写，合并mapjoin后只用读写一次，自然能大大加快速度。但是执行map是内存大小是有限制的，在一次map里对多个小表做mapjoin就必须把多个小表都加入内存，为了防止内存溢出，所以加了hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size参数来做限制。不过，这个值只是限制输入的表文件的大小，并不代表实际mapjoin时hashtable的大小。
我们可以通过explain查看执行计划，来看看mapjoin是否生效。
具体示例
set hive.auto.convert.join=true;set hive.mapjoin.smalltable.filesize=300000000;set hive.auto.convert.join.noconditionaltask=true;set hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size=300000000;12341234
使用mapjoin时，会先执行一个本地任务(mapreduce local task)将小表转成hashtable并序列化为文件再压缩，随后这些hashtable文件会被上传到Hadoop缓存，提供给各个mapjoin使用。这里有三个参数我们需要注意：
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hive.mapjoin.localtask.max.memory.usage ： 将小表转成hashtable的本地任务的最大内存使用率,默认0.9
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hive.mapjoin.followby.gby.localtask.max.memory.usage ： 如果mapjoin后面紧跟着一个group by任务，这种情况下 本地任务的最大内存使用率，默认是0.55
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hive.mapjoin.check.memory.rows ： localtask每处理完多少行，就执行内存检查。默认为100000
如果我们的localtask的内存使用超过阀值，任务会直接失败。
此外，使用mapjoin时还要注意，用作join的关联字段的字段类型最好要一致。
我就碰到一个诡异的问题，执行mapjoin 的local task时一直卡住，40万行的小表处理了好几个小时，正常情况下应该几秒钟就完成了。查了好久原因，结果原来是做join的关联字段的类型不一致，一边是int， 一边是string，hive解释计划里显示它们都会被转成double再来join。我把字段类型改为一致的，瞬间就快了。照理说就算转成double也不该这么慢，不知道是不是hive的bug。
说明：本人使用的是hive 1.2.1
