第一：在map端产生join
mapJoin的主要意思就是，当链接的两个表是一个比较小的表和一个特别大的表的时候，我们把比较小的table直接放到内存中去，然后再对比较大的表格进行map操作。join就发生在map操作的时候，每当扫描一个大的table中的数据，就要去去查看小表的数据，哪条与之相符，继而进行连接。这里的join并不会涉及reduce操作。map端join的优势就是在于没有shuffle，真好。在实际的应用中，我们这样设置：
- set hive.auto.convert.join=true;
注意看啦，这里的第一句话就是运行本地的map join任务，继而转存文件到XXX.hashtable下面，在给这个文件里面上传一个文件进行map join，之后才运行了MR代码去运行计数任务。说白了，在本质上mapjoin根本就没有运行MR进程，仅仅是在内存就进行了两个表的联合。具体运行如下图：
第二：common join
common join也叫做shuffle join，reduce join操作。这种情况下生再两个table的大小相当，但是又不是很大的情况下使用的。具体流程就是在map端进行数据的切分，一个block对应一个map操作，然后进行shuffle操作，把对应的block shuffle到reduce端去，再逐个进行联合，这里优势会涉及到数据的倾斜，大幅度的影响性能有可能会运行speculation，这块儿在后续的数据倾斜会讲到。因为平常我们用到的数据量小，所以这里就不具体演示了。
第三：SMBJoin
smb是sort merge bucket操作，首先进行排序，继而合并，然后放到所对应的bucket中去，bucket是hive中和分区表类似的技术，就是按照key进行hash，相同的hash值都放到相同的buck中去。在进行两个表联合的时候。我们首先进行分桶，在join会大幅度的对性能进行优化。也就是说，在进行联合的时候，是table1中的一小部分和table1中的一小部分进行联合，table联合都是等值连接，相同的key都放到了同一个bucket中去了，那么在联合的时候就会大幅度的减小无关项的扫描。
具体的看看一个例子：
首先设置如下：
- set hive.auto.convert.sortmerge.join=true;
- set hive.optimize.bucketmapjoin = true;
- set hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge = true;
- set hive.auto.convert.sortmerge.join.noconditionaltask=true;
- create table emp_info_bucket(ename string,deptno int)
- partitioned by (empno string)
- clustered by(deptno) into 4 buckets;
- insert overwrite table emp_info_bucket
- partition (empno=7369)
- select ename ,deptno from emp
- create table dept_info_bucket(deptno string,dname string,loc string)
- clustered by (deptno) into 4 buckets;
- insert overwrite table dept_info_bucket
- select * from dept;
- select * from emp_info_bucket emp join dept_info_bucket dept
- on(emp.deptno==dept.deptno);//正常的情况下，应该是启动smbjoin的但是这里的数据量太小啦，还是启动了mapjoin