假如不需要id為null的資料！此時可以將a表中id為null的字段提前過濾，減少mr在執行時，輸入的資料量！
解決： 將null值過濾，過濾後再執行join!
(select * from a where c is not null)a left join b on a.c = b.c
a表中c欄位為null的資料也需要，不能過濾，如何解決資料傾斜？
注意：①可以將null替換為乙個不影響執行結果的隨機值！
②注意轉換後型別匹配的問題
insert overwrite local directory '/home/hadoop/joinresult'
select n.* from nullidtable n full join ori o on
case when n.id is null then -floor(rand()*100) else n.id end = o.id;
Hive資料傾斜案列（大表join大表）
使用者軌跡工程的效能瓶頸一直是etract track info，其中耗時大戶主要在於trackinfo與pm info進行左關聯的環節，trackinfo與pm info兩張表均為gb級別，左關聯 塊如下 from trackinfo a left outer join pm info b on ...
Hive中小表與大表關聯 join 的效能分析
經常看到一些hive優化的建議中說當小表與大表做關聯時，把小表寫在前面，這樣可以使hive的關聯速度更快，提到的原因都是說因為小表可以先放到記憶體中，然後大表的每條記錄再去記憶體中檢測，最終完成關聯查詢。這樣的原因看似合理，但是仔細推敲，又站不住腳跟。多小的表算小表？如果所謂的小表在記憶體中放不下怎...
Hive中小表與大表關聯 join 的效能分析
經常看到一些hive優化的建議中說當小表與大表做關聯時，把小表寫在前面，這樣可以使hive的關聯速度更快，提到的原因都是說因為小表可以先放到記憶體中，然後大表的每條記錄再去記憶體中檢測，最終完成關聯查詢。這樣的原因看似合理，但是仔細推敲，又站不住腳跟。多小的表算小表？如果所謂的小表在記憶體中放不下怎...