Hive 的三种join
Merge join
reduce阶段完成join。整个过程包括Map、Shuffle和Reduce三个阶段。
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；
最后对key进行排序。
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。
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，该参数表示小表的总大小，默认值为25000000字节，即25M。
Hive0.7之前，需要使用hint提示* /+ mapjoin(table) */才会执行MapJoin,否则执行Common Join，但在0.7版本之后，默认自动会转换Map Join，由参数 hive.auto.convert.join 来控制，默认为true。
执行流程如下：
1.通过MapReduce Local Task，将小表读入内存，生成HashTableFiles上传至Distributed Cache中，这里会对HashTableFiles进行压缩。
2.MapReduce Job在Map阶段，每个Mapper从Distributed Cache读取HashTableFiles到内存中，顺序扫描大表，在Map阶段直接进行Join，将数据传递给下一个MapReduce任务。
Skew join
当两张表都很大时，超过hive.mapjoin.smalltable.filesize时，就不能使用mapjoin了。针对这种情况，可以采用skew join进行优化。
使用方式
-- 方法1：hint表名(注意hint的是表的alias）
-- 下面的case认为join的a这一路发生了数据倾斜
select /*+ skewjoin(a) */ * from T0 a join T1 b on a.c0 = b.c0 and a.c1 = b.c1;
-- 方法2：hint表名和认为可能产生倾斜的列
-- 下面的case认为join的a这一路发生了数据倾斜，且是a的c0和c1列存在数据倾斜
select /*+ skewjoin(a(c0, c1)) */ * from T0 a join T1 b on a.c0 = b.c0 and a.c1 = b.c1 and a.c2 = b.c2;
-- 方法3：hint表名和列，并提供发生倾斜的key值（注意如果是String类型，需要加上引号）
-- 下面的case认为join的a这一路发生了数据倾斜，且认为热值有两个，1)a.c0为1，且a.c1为"2"时; 2)a.c0为3，且a.c1为"4"时
select /*+ skewjoin(a(c0, c1)((1, "2"), (3, "4"))) */ * from T0 a join T1 b on a.c0 = b.c0 and a.c1 = b.c1 and a.c2 = b.c2;原理解释
定义热值key：出现次数很多的Join key值，例如下图中红色部分，a.c0=1 and a.c1=2 有10000行，a.c0=3 and a.c1=4有9000行。
在没加skew join hint的情况下，将表T0和表T1进行Join，由于T0和T1的数量都很大，只能进行Merge Join，因此相同的热值需要shuffle到一个节点进行处理，导致数据倾斜，如下图所示。
加hint后，ODPS会运行一个聚合函数获取热值（默认情况下获取TOP20，即数量最多的20个Join Key值），然后将表T0中属于热值的值（下图所示，数据A）、T0中不属于热值的值（数据B）拆分。将表T1中能与T0中属于热值的值Join上的值（数据C）、表T1中与T0属于热值的值Join不上的值（数据D）进行拆分。然后将数据A与数据C进行Map Join（由于数据C量很少，可以进行Map Join），将数据B和数据D进行Merge Join（已经没有热值，不会发生数据倾斜）。最后将Map Join和Merge Join的结果Union，得到最终的结果，如下图所示。
由于表T0的热值部分使用了Map Join，所以加速了计算过程。
