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）
一、Hive 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.
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、Hive Map Join简介
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。
3 MapJoin适用的场景
通过上面分析你会发现，并不是所有的场景都适合用MapJoin. 它通常会用在如下的一些情景：在二个要连接的表中，有一个很大，有一个很小，这个小表可以存放在内存中而不影响性能。
这样我们就把小表文件复制到每一个Map任务的本地，再让Map把文件读到内存中待用。
4 Hive内置提供的优化机制之一就包括MapJoin
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.
在Hive 0.7之前，需要使用hint提示 /*+ mapjoin(table) */才会执行MapJoin,table必须是小表，不超过1G或者50万条记录，否则执行Common Join。Hive 0.7之后的版本已经不需要给出MapJoin的指示就进行优化，它是通过如下配置参数来控制的，默认为true：
hive> set hive.auto.convert.join=true;
三、Hive Map Join执行流程
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。
如图中的流程，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，该HashTable的数据结构可以抽象为：
|key| value|
| 1 | 26 |
| 2 | 34 |
local work
- 通过标准表扫描（包括过滤器和投影）从本地计算机上的源读取记录
- 在内存中构建哈希表
- 将哈希表写入本地磁盘
- 将哈希表上传到dfs
- 将哈希表添加到分布式缓存中
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。
map task
- 从本地磁盘（分布式缓存）读取哈希表到内存中
- 匹配记录的key和hash表的key
- 组合匹配并写入输出
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
参考：https://blog.csdn.net/ych0112xzz/article/details/81186204