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。容易发生数据倾斜。可以用MapJoin把小表全部加载到内存在map端进行join，避免reducer处理。
1、开启MapJoin参数设置
（1）设置自动选择Mapjoin
//默认为true
set hive.auto.convert.join = true;
（2）大表小表的阀值设置（默认25M一下认为是小表）：
set hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000;
2、MapJoin工作机制
首先是Task A，它是一个Local Task（在客户端本地执行的Task），负责扫描小表b的数据，将其转换成一个HashTable的数据结构，并写入本地的文件中，之后将该文件加载到DistributeCache中。
接下来是Task B，该任务是一个没有Reduce的MR，启动MapTasks扫描大表a,在Map阶段，根据a的每一条记录去和DistributeCache中b表对应的HashTable关联，并直接输出结果。
由于MapJoin没有Reduce，所以由Map直接输出结果文件，有多少个Map Task，就有多少个结果文件。
案例实操
（1）开启Mapjoin功能
//默认为true
hive > set hive.auto.convert.join = true;
（2）执行小表JOIN大表语句
hive > insert overwrite table jointable
select b.id, b.time, b.uid, b.keyword, b.url_rank, b.click_num, b.click_url
from smalltable s
join bigtable b
on s.id = b.id;
Time taken: 24.594 seconds
（3）执行大表JOIN小表语句
hive > insert overwrite table jointable
select b.id, b.time, b.uid, b.keyword, b.url_rank, b.click_num, b.click_url
from bigtable b
join smalltable s
on s.id = b.id;
Time taken: 24.315 seconds
