1 bucket-mapjoin
1.1 条件
1） set hive.optimize.bucketmapjoin = true;
2） 一个表的bucket数是另一个表bucket数的整数倍
3） bucket列 == join列
4） 必须是应用在map join的场景中
1.2 注意
1）如果表不是bucket的，只是做普通join。
2 smb-join（针对bucket mapjoin 的一种优化）
2.1 条件
1）参数设置
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;
2） 小表的bucket数=大表bucket数
3） Bucket 列 == Join 列 == sort 列
4） 必须是应用在bucket mapjoin 的场景中
2.2 注意事项
hive并不检查两个join的表是否已经做好bucket且sorted，需要用户自己去保证join的表，否则可能数据不正确。有两个办法
1）hive.enforce.sorting 设置为 true。
2）手动生成符合条件的数据，通过在sql中用distributed c1 sort by c1 或者 cluster by c1
表创建时必须是CLUSTERED且SORTED，如下
create table test_smb_2(mid string,age_id string)
CLUSTERED BY(mid) SORTED BY(mid) INTO 500 BUCKETS;
3 smb-join: 即sorted merge join
smb-join基于sorted-merge的有序bucket可实现在map端完成join操作，可以有限地减少或避免shuffle的数据量。
