MapJoin 详细介绍

MapJoin详细介绍

1. 什么是MapJoin

MapJoin 是大数据处理框架如 Apache Hive 中的一种优化技术, 专门用于提升联接操作 (Join Operation) 的效率 ;

通常在处理海量数据时, 联接操作需要在两张或多张表直接匹配数据行, 这个过程可能会消耗大量的时间和资源 ;

MapJoin 提供了一种优化方案, 通过Map 阶段完成联接操作, 减少数据传输量和计算开销, 从而加快查询速度 ;

2. MapJoin 的工作原理

MapJoin 的关键思想是将小表加载到内存中, 并在 Map 阶段将它与大表进行联接 ; 它的工作原理可以分为以下几个步骤 :

1. 识别小表: 在进行联接操作时, Hive 会自动或通过用户指定来识别那个表是’小表’, 即表的大小相对较小, 可以被加载到内存中 ;
2. 将小表加载到内存: 在 Map 阶段开始前, 小表的所有内容会被加载到每个 Mapper 的内存中 ; 这使得 Mapper 在处理大表的每一条记录时, 都可以快速访问小表的数据 ;
3. 在 Map 阶段进行联接: 每个 Mapper 通过将大表的记录与内存中的小表数据进行联接, 完成连接操作, 而无需等待 Shuffle 和 Reduce 阶段 ;
4. 直接输出结果: 因为联接已经在 Map 阶段完成, 结果可以直接输出, 大大减少了 Shuffle 和 Reduce 阶段的工作量 ;

3. MapJoin 的优势

• 减少网络传输: 传统的联接操作通常需要大量数据在不同节点间的传输, MapJoin 通过在 Map 阶段完成联接, 避免了这种网络开销 ;
• 提高查询效率: 将联接提前至 Map 阶段, 直接输出结果, 避免了 Shuffle 和 Reduce 阶段的高昂计算和等待时间, 显著提高了查询的执行效率 ;
• 适合小表联接大表: MapJoin 特别适合大表与小表的联接场景, 利用小表的内存加载特性, 可以极大优化这类操作 ;

4. 使用 MapJoin 的场景

• 小表联接大表: 当其中一个表的体积非常小时, 可以使用 MapJoin 来加速联接 ;
• 星型或雪花模型: 在数据仓库设计中, 事实表通常比较大, 而维表相对较小, 可以利用 MapJoin 优化查询性能 ;
• 高并发查询环境: 在需要高并发、大吞吐量的数据查询场景下, MapJoin 能够有效减少资源消耗, 提高响应速度 ;

5. MapJoin 的配置

在Hive 中, MapJoin 可以通过以下几种方式进行配置 :

1. 自动 MapJoin : Hive 默认会根据表的大小自动决定是否使用 MapJoin ; 可以通过设置 hive.auto.convert.join 参数为 true 来开启这个特性 ;
2. 手动指定 MapJoin: 用户也可以在查询中手动指定使用 MapJoin , 例如通过在查询中使用 /*+mapjoin(tablename)*/ 来提示 Hive 将特定表加载到内存中 ;
3. 内存限制: 为了防止内存不足导致任务失败, 可以通过设置 hive.mapjoin.localtask.max.memory.usage 参数来控制内存占用的比例 ;

6. MapJoin 注意事项

• 内存消耗: 由于 MapJoin 需要将小表加载到每个 Mapper 的内存中, 因此在小表较大或 Mapper 数量较多时, 可能会消耗大量内存 ;
• 小表选择: 选择不当的小表可能导致内存不足或性能下降, 因此在使用 MapJoin 时, 需要仔细评估小表的大小和内存占用 ;

7. 示例

-- 数据准备
-- 用户信息表
WITH user_info AS (SELECT * FROM (VALUES    (100, 18, 188),(101, 16, 182),(102, 26, 191),(103, 19, 186),(104, 22, 189)) AS table_name(user_id, age, height)
)-- 运动项目表(年龄要求范围)
, project_info AS (SELECT * FROM (VALUES    (2000, '篮球',   14, 17),(2001, '羽毛球', 14, 18),(2002, '长跑',   16, 20),(2003, '游泳',   16, 20),(2004, '射击',   16, 22),(2005, '跳高',   16, 18),(2006, '乒乓球', 14, 16)) AS table_name(project_id, project_name, lower_age, upper_age)
)-- 查看每个人员可以选择那些运动项目 (使用 mapjoin)
SELECT /*+ mapjoin(b)*/user_id, age, height, project_id, project_name
FROM user_info a 
LEFT JOIN project_info b 
ON a.age BETWEEN lower_age AND upper_age
ORDER BY user_id
;

user_id	age	height	project_id	project_name
100	18	188	2005	跳高
100	18	188	2001	羽毛球
100	18	188	2002	长跑
100	18	188	2003	游泳
100	18	188	2004	射击
101	16	182	2001	羽毛球
101	16	182	2002	长跑
101	16	182	2000	篮球
101	16	182	2003	游泳
101	16	182	2006	乒乓球
101	16	182	2004	射击
101	16	182	2005	跳高
102	26	191	\N	\N
103	19	186	2004	射击
103	19	186	2003	游泳
103	19	186	2002	长跑
104	22	189	2004	射击

在 MapJoin 中, 可以使用不等值联接或or联接多个条件 ;

MapJoin 中多个小表用英文逗号(,)分隔, 例如: /*+ mapjoin(b,c,d)*/ ;

8. 总结

MapJoin 是大数据处理框架中一个非常有效的优秀技术, 特别适用于大表与小表的联接操作 ;

通过小表加载到内存并在 Map 阶段完成联接, MapJoin 可以显著减少数据传输和计算开销, 从而加快查询执行速度 ;

在使用时, 合理配置和评估内存消耗是关键 ;

end