?Hive sql和spark sql语法
Hive sql和spark sql都支持相同的sql语法，基本所有支持sql的数据库或sql引擎，支持的语法都基本相同。数据库领域得join者得天下。
- inner join
- left join
- right join
- full outer join
- left semi join
?Hive sql join原理
- map join(内存关联，无reduce)
适用场景：大表join小表
开关参数：hive.auto.convert.join控制，hive在0.7版本以后默认为true，就是默认开启，不必sql中hint
表大小限制：hive.mapjoin.smalltable.filesize，默认25M，小于等于25M，会启动mapjoin
流程：
1、小表加载DistributeCache阶段
MR local task读取小表内容—?转换成HashTable存为本地文件(key为join的字段)—?加载到DistributeCache里为hashTable
2、hash join阶段
大表启动map读取每条数据，并拿key(join的字段)去DistributeCache查询，并输出关联结果
整个过程无需reduce过程，map搞定。
- common join(正常join，有reduce)
适用场景：大表join大表
开关参数：无(始终开启)
表大小限制：无限制
流程：
1、map阶段
读取表内容，输出key-value类型数据，key为join字段，value为关心字段(select字段+where条件字段)+tag(标识来源表)；
2、shuffle阶段
按map阶段的key进行hash，分发到reduce，join两表相同的key分发到同一个reduce；
3、reduce阶段
按key相等+tag不同，条件完成join，输出结果，每个reduce输出一个文件。
?spark sql原理
- broadcast/map join(无reduce，内存计算)
适用场景：大表join小表
开关参数：无(始终开启)
表大小限制：spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold参数，默认10M(hive map join默认小表25M)
流程：
1、broadcast阶段
小表先发给driver，driver再发给各个executor内存中，并存储为HashTable形式
2、hash join阶段
每个exector本机执行join，拿大表每条记录的join字段为key，hash查找小表，得到结果输出
- shuffle sort merge join
适用场景：大表join大表
开关参数：无(始终开启)
要求join的key可排序
流程：
1、map阶段
读取表内容，输出key-value类型数据，key为join字段，value为关心字段(select字段+where条件字段)+tag(标识来源表)；
2、shuffle + sort阶段
shuffle输出按key排序(spark shuffle天然支持排序)，并将相同排序范围的key输出到相同的分区里；
3、merge join阶段
分区内对排好序的两张表数据执行join操作。join操作很简单，分别遍历两个有序序列，碰到相同join key就merge输出。
- shuffle hash join
适用场景：大表join中表(性能较sort merge join稍好，耗费内存资源过多，不建议使用)
开关参数：spark.sql.join.preferSortMergeJoin默认false关闭(官方不推荐，所以默认关闭)
表大小限制：
(1)中表 > spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold(默认25M)
(2)中表 < 大表的1/3
(3)中表 < spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold * 分区数目(即中表在每个分区内小于broadcast join小表限制)
流程：
1、map阶段
读取表内容，输出key-value类型数据，key为join字段，value为关心字段(select字段+where条件字段)+tag(标识来源表)；
2、shuffle阶段
按map阶段的key进行hash，分发到reduce，join两表相同的key分发到同一个reduce；
3、hash join阶段
中表在每个分区内以HashTable形式加载到内存，key为join字段，大表每条记录拿着join字段去查HashTable，并输出join结果。
