【大数据】Hive Join 的原理与机制

2023-05-08 大数据与云原生技术分享

一、概述

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库解决方案，它提供了类似于SQL的查询语言，称为HiveQL，用于处理结构化数据。在Hive中，JOIN操作用于将两个或多个表中的数据连接在一起，以便进行联合查询和分析。

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中的JOIN操作是通过MapReduce或Tez任务来执行的，具体的执行过程如下：

数据分片：Hive将参与JOIN操作的表按照指定的JOIN条件进行分片。每个分片是表的一个子集，用于并行处理。
Map阶段：在Map阶段，Hive会为每个分片创建一个Map任务，并从输入数据中提取JOIN条件所需要的键值对。对于每个键值对，Hive会将键发送到对应的Reducer节点，并将值存储在中间缓存中。
Shuffle阶段：在Shuffle阶段，Hive将具有相同键的键值对发送到相同的Reducer节点。这个过程称为数据洗牌，它确保具有相同键的数据被发送到同一个Reducer节点进行处理。
Reduce阶段：在Reduce阶段，Hive会为每个Reducer节点创建一个Reduce任务。每个Reduce任务接收来自不同MApper节点的具有相同键的键值对，并执行JOIN操作。在JOIN操作中，Hive会根据JOIN条件将具有相同键的记录组合在一起，生成JOIN结果。

【注意】Hive中的JOIN操作是通过两个或多个表的列进行连接的。JOIN条件指定了哪些列用于匹配。Hive支持多种类型的JOIN，包括INNER JOIN（内连接）、LEFT JOIN（左连接）、RIGHT JOIN（右连接）和FULL JOIN（全连接），可以根据需要选择适当的JOIN类型。

此外，Hive还提供了一些优化技术来提高JOIN操作的性能，例如对表进行分区和对中间结果进行压缩。这些技术可以减少数据移动和存储开销，加快JOIN操作的执行速度。

【总结】Hive中的JOIN操作通过MapReduce或Tez任务进行执行，包括数据分片、Map阶段、Shuffle阶段和Reduce阶段。它使用JOIN条件将具有相同键的记录组合在一起，生成JOIN结果。通过选择适当的JOIN类型和使用优化技术，可以提高JOIN操作的性能。

二、环境准备

如果已经有了环境了，可以忽略，如果想快速部署环境可以参考我这篇文章：通过 Docker-compose 快速部署 Hive 详细教程

# 登录容器
docker exec -it hive-hiveserver2 bash
# 连接hive
beeline -u jdbc:hive2://hive-hiveserver2:10000  -n hadoop

三、Hive JOIN 类型

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理大规模数据集。在Hive中，JOIN是一种常用的操作，用于将两个或多个表中的数据按照指定的条件进行关联。

Hive支持多种JOIN类型，包括：

内连接（inner join 或者简写成 join）：只返回两个表中匹配的行。内连接基于一个或多个条件（通常是相等条件），匹配两个表中的行，并将匹配的行返回为结果。只有满足条件的行才会被包含在结果中。

示例：

SELECT *
FROM table1
JOIN table2
ON table1.id = table2.id;

左外连接（left outer join 或者简写成 left join）：返回左表中的所有行以及与右表匹配的行。如果右表中没有匹配的行，则对应的结果列将包含NULL值。

示例：

SELECT *
FROM table1
LEFT JOIN table2
ON table1.id = table2.id;

右外连接（right outer join 或者简写成 right join）：返回右表中的所有行以及与左表匹配的行。如果左表中没有匹配的行，则对应的结果列将包含NULL值。

示例：

SELECT *
FROM table1
RIGHT JOIN table2
ON table1.id = table2.id;

全外连接（full outer join 或者简写成 full join）：返回两个表中的所有行，如果某一行在另一个表中没有匹配，则对应的结果列将包含NULL值。

SELECT *
FROM table1
FULL OUTER JOIN table2
ON table1.id = table2.id;

这些JOIN类型可以根据具体的业务需求选择适当的类型。在Hive中，可以使用JOIN关键字来执行JOIN操作，并指定要连接的表以及连接条件。例如，使用"INNER JOIN"、"LEFT OUTER JOIN"、"RIGHT OUTER JOIN"、"FULL OUTER JOIN"等来指定JOIN类型。

根据具体的需求和数据情况，你可以选择不同的JOIN类型来满足查询需求。

四、Map，Shuffle，Reduce三阶段

MapReduce的全套过程分为三个大阶段，分别是Map、Shuffle和Reduce。结合多篇资料，我最终确定划分11个小步骤来描述这个过程，在后续的内容中我也会结合一部分源码来进行剖析。

1）Map 阶段

在Map阶段，原始数据被分割成多个大小相同的数据块，每个数据块被分配给一个Map任务处理。Map任务将输入数据转化为一系列键值对，其中键是进行处理的对象，值是相关联的数据。Map阶段的输出结果被保存在本地磁盘上，等待Shuffle阶段的处理。

2）Shuffle阶段

在Shuffle阶段，Map任务的输出结果根据键被分配到不同的Reduce任务进行处理。这个过程称为Shuffle过程。具体来说，每个Map任务会将其输出结果按照键的哈希值分发到多个节点，每个节点对应一个Reduce任务。在Shuffle过程中，数据通过网络传输，需要考虑网络带宽和网络延迟等因素，以确保数据能够及时地到达目标节点。

3）Reduce阶段

在Reduce阶段，每个Reduce任务将接收到的键值对根据键进行聚合或者排序等操作，然后生成最终的输出结果。同样，在Reduce阶段的输出结果会被保存在本地磁盘上，最终汇总成最终的输出结果。

【总结】可以看出，MapReduce框架中的三个阶段都是分布式的，可以在多台计算机上并行运行。MapReduce框架能够有效地处理大规模数据，并实现高效的分布式计算。由于MapReduce框架的通用性和可伸缩性，因此已经被广泛应用于各种数据处理和机器学习任务。

五、Common Join（Reduce阶段）

在Hive中，常见连接（Common Join）在Reduce阶段进行。当执行常见连接时，Hive会首先对参与连接的表进行Map阶段的处理，将数据按照连接条件进行分组和排序，并将它们发送到不同的Reduce任务中。

在Reduce阶段，每个Reduce任务会接收来自不同表的分组数据，并执行连接操作。具体而言，Reduce任务会对具有相同连接键的记录进行配对，从而实现连接操作。这通常涉及将具有相同连接键的记录组合在一起，以生成最终的连接结果。
在Reduce阶段，Hive使用MapReduce框架来执行常见连接操作。它通过将相同连接键的数据分发到相同的Reduce任务中，实现数据的匹配和连接。这种分布式计算的方式可以有效地处理大规模数据集，并实现高效的连接操作。

需要注意的是，由于常见连接操作在Reduce阶段进行，所以在执行大规模连接操作时，可能会产生大量的中间数据和计算开销。因此，优化连接操作的性能是一个重要的考虑因素，可以通过调整Hive的配置参数、选择适当的连接算法等方式来改善连接操作的性能。

以下面的HQL为例，图解其过程：

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

六、Map Join（Map 阶段）

Map Join 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。