mapjoin的简介
MAPJION会把小表全部加载到内存中，在map阶段直接拿另外一个表的数据和内存中表数据做匹配，由于在map端是进行了join操作，省去了reduce运行的时间，算是hive中的一种优化
mapjoin的使用方法
例如：
select /*+ mapjoin(t)*/ , from A f join B t on =
1
前提b表是一张小表，默认25m的表是小表
注意事项
使用mapjoin时，一次性加载到内存中的表最多是8张，如果超过8张小表，应该嵌套一层子循环，将多余的表在外层中写入mapjion里面，代码实现如下：
在Hive调优里面，经常会问到一个很小的表和一个大表进行join，如何优化。
-
Shuffle 阶段代价非常昂贵，因为它需要排序和合并。减少 Shuffle 和 Reduce 阶段的代价可以提高任务性能。
-
-
MapJoin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，由参数来决定，该参数表示小表的总大小，默认值为25000000字节，即25M。
-
-
Hive0.7之前，需要使用hint提示 /*+ mapjoin(table) */才会执行MapJoin,否则执行Common Join，但在0.7版本之后，默认自动会转换Map Join，由参数来控制，默认为true.
-
-
假设a表为一张大表，b为小表，并且=true,那么Hive在执行时候会自动转化为MapJoin。
-
-
MapJoin简单说就是在Map阶段将小表数据从 HDFS 上读取到内存中的哈希表中，读完后将内存中的哈希表序列化为哈希表文件，在下一阶段，当 MapReduce 任务启动时，会将这个哈希表文件上传到 Hadoop 分布式缓存中，该缓存会将这些文件发送到每个 Mapper 的本地磁盘上。因此，所有 Mapper 都可以将此持久化的哈希表文件加载回内存，并像之前一样进行 Join。顺序扫描大表完成Join。减少昂贵的shuffle操作及reduce操作
MapJoin分为两个阶段：
通过MapReduce Local Task，将小表读入内存，生成HashTableFiles上传至Distributed Cache中，这里会HashTableFiles进行压缩。
MapReduce Job在Map阶段，每个Mapper从Distributed Cache读取HashTableFiles到内存中，顺序扫描大表，在Map阶段直接进行Join，将数据传递给下一个MapReduce任务
1，什么是MapJoin?
MapJoin顾名思义，就是在Map阶段进行表之间的连接。而不需要进入到Reduce阶段才进行连接。这样就节省了在Shuffle阶段时要进行的大量数据传输。从而起到了优化作业的作用。
2，MapJoin的原理：
通常情况下，要连接的各个表里面的数据会分布在不同的Map中进行处理。即同一个Key对应的Value可能存在不同的Map中。这样就必须等到Reduce中去连接。
要使MapJoin能够顺利进行，那就必须满足这样的条件：除了一份表的数据分布在不同的Map中外，其他连接的表的数据必须在每个Map中有完整的拷贝。