HiveSql语法优化四 ：Bucket Map Join和Sort Merge Bucket Map Join优化

Bucket Map Join

之前的map join适用场景是大表join小表的情况，但是两张表都相对较大，若采用普通的Map Join算法，则Map端需要较多的内存来缓存数据，当然可以选择为Map段分配更多的内存，来保证任务运行成功。但是，Map端的内存不可能无上限的分配，所以当参与Join的表数据量均过大时，就可以考虑采用Bucket Map Join算法。

比如下面两张表进行join操作：

|---------------------------------|--------------------|
| 表名 | 大小 |
| order _detail | 1176009934（约1122M） |
| payment _detail | 334198480（约319M） |

首先需要依据源表创建两个分桶表，order_detail建议分16个bucket，payment_detail建议分8个bucket,注意分桶个数 的倍数关系以及分桶字段。

--订单表
hive (default)> 
drop table if exists order_detail_bucketed;
create table order_detail_bucketed(
    id           string comment '订单id',
    user_id      string comment '用户id',
    product_id   string comment '商品id',
    province_id  string comment '省份id',
    create_time  string comment '下单时间',
    product_num  int comment '商品件数',
    total_amount decimal(16, 2) comment '下单金额'
)
clustered by (id) into 16 buckets
row format delimited fields terminated by '\t';

--支付表
hive (default)> 
drop table if exists payment_detail_bucketed;
create table payment_detail_bucketed(
    id              string comment '支付id',
    order_detail_id string comment '订单明细id',
    user_id         string comment '用户id',
    payment_time    string comment '支付时间',
    total_amount    decimal(16, 2) comment '支付金额'
)
clustered by (order_detail_id) into 8 buckets
row format delimited fields terminated by '\t';

然后向两个分桶表导入数据：

--订单表
hive (default)> 
insert overwrite table order_detail_bucketed
select
    id,
    user_id,
    product_id,
    province_id,
    create_time,
    product_num,
    total_amount   
from order_detail
where dt='2020-06-14';

--分桶表
hive (default)> 
insert overwrite table payment_detail_bucketed
select
    id,
    order_detail_id,
    user_id,
    payment_time,
    total_amount
from payment_detail
where dt='2020-06-14';

然后设置以下参数：

--关闭cbo优化，cbo会导致hint信息被忽略，需将如下参数修改为false
set hive.cbo.enable=false;
--map join hint默认会被忽略(因为已经过时)，需将如下参数修改为false
set hive.ignore.mapjoin.hint=false;
--启用bucket map join优化功能,默认不启用，需将如下参数修改为true
set hive.optimize.bucketmapjoin = true;

最后在重写SQL语句，如下：

select /*+ mapjoin(pd) */
    *
from order_detail_bucketed od
join payment_detail_bucketed pd on od.id = pd.order_detail_id;

需要注意的是，Bucket Map Join的执行计划的基本信息和普通的Map Join无异，若想看到差异，可执行如下语句，查看执行计划的详细信息。详细执行计划中，如在Map Join Operator中看到 "BucketMapJoin: true"，则表明使用的Join算法为Bucket Map Join。

explain extended select /*+ mapjoin(pd) */
    *
from order_detail_bucketed od
join payment_detail_bucketed pd on od.id = pd.order_detail_id;

Sort Merge Bucket Map Join

两张表都相对较大，除了可以考虑采用Bucket Map Join算法，还可以考虑SMB Join。相较于Bucket Map Join，SMB Map Join对分桶大小是没有要求的。

需要设置如下参数：

--启动Sort Merge Bucket Map Join优化
set hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge=true;
--使用自动转换SMB Join
set hive.auto.convert.sortmerge.join=true;