笼统的说，Hive中的Join可分为Common Join（Reduce阶段完成join）和Map Join（Map阶段完成join）。本文简单介绍一下两种join的原理和机制。
一 .Common Join
如果不指定MapJoin或者不符合MapJoin的条件，那么Hive解析器会将Join操作转换成Common Join，即在Reduce阶段完成join。
Common Join整个过程包含Map、Shuffle、Reduce阶段。
Map阶段
读取源表的数据，Map输出时候以Join on条件中的列为key，如果Join有多个关联键，则以这些关联键的组合作为key;
Map输出的value为join之后所关心的(select或者where中需要用到的)列；同时在value中还会包含表的Tag信息，用于标明此value对应哪个表；
按照key进行排序
Shuffle阶段
根据key的值进行hash,并将key/value按照hash值推送至不同的reduce中，这样确保两个表中相同的key位于同一个reduce中。
Reduce阶段
根据key的值完成join操作，期间通过Tag来识别不同表中的数据。
以下面的HQL为例，图解其过程：
SELECT
a.id,a.dept,b.age
FROM a join b
ON (a.id = b.id);
二. Map Join
MapJoin就是在Map阶段进行表之间的连接，map阶段直接拿另外一个表的数据和内存中表数据做匹配。而不需要进入到Reduce阶段才进行连接，可以避免传统的排序和归并操作，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。
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 hive.mapjoin.smalltable.filesize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，由数 hive.auto.convert.join来控制，默认为true.
假设a表为一张大表，b为小表，并且hive.auto.convert.join=true,那么Hive在执行时候会自动转化为MapJoin。
执行流程如下：
1.通过MapReduce Local Task，将小表读入内存，生成HashTableFiles上传至Distributed Cache中，这里会对HashTableFiles进行压缩。
2.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。
commen join 时map段会有sort order 排序的功能，但是在mapioin 时map 段不会sort。
三. 总结
- mapioin 可以看做 boardcast join 就是将小表的数据加载到内存中并且没有shuffle过程，加快处理效率,但是这样如果数据量过大，加载到内存有可能会引起OOM。
- 普通join 会产生shuffle，会影响效率(数据传输)，也能产生数据倾斜 (一个key太多，那任务处理就会很慢)。