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1.如何理解SMB Join
全称Sort Merge Bucket Join。
作用
大表对小表应该使用MapJoin来进行优化，但是如果是大表对大表，如果进行shuffle，那就非常可怕，第一个慢不用说，第二个容易出异常，此时就可以使用SMB Join来提高性能。SMB Join
基于bucket-mapjoin的有序bucket，可实现在map端完成join操作，可以有效地减少或避免shuffle的数据量。SMB join的条件和Map join类似但又不同。
条件
注意事项
hive并不检查两个join的表是否已经做好bucket且sorted，需要用户自己去保证join的表数据sorted，否则可能数据不正确。
有两个办法：
1）hive.enforce.sorting 设置为 true。开启强制排序时，插数据到表中会进行强制排序，默认false。
2）插入数据时通过在sql中用distributed c1 sort by c1 或者 cluster by c1
另外，表创建时必须是CLUSTERED且SORTED，如下：
create table test_smb_2(mid string,age_id string)
CLUSTERED BY(mid) SORTED BY(mid) INTO 500 BUCKETS;
综上，涉及到分桶表操作的齐全配置为：
--写入数据强制分桶
set hive.enforce.bucketing=true; --写入数据强制排序
set hive.enforce.sorting=true; --开启bucketmapjoin
set hive.optimize.bucketmapjoin = true; --开启SMB Join
set hive.auto.convert.sortmerge.join=true;
set hive.auto.convert.sortmerge.join.noconditionaltask=true;
开启MapJoin的配置
（hive.auto.convert.join和hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size），
还有限制对桶表进行load操作（hive.strict.checks.bucketing）可以直接设置在hive的配置项中，无需在sql中声明。
自动尝试SMB联接（hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge）也可以在设置中进行提前配置。
2.讲一讲Hive索引
Hive支持索引，但是Hive的索引与关系型数据库中的索引并不相同，比如，Hive不支持主键或者外键。
Hive索引可以建立在表中的某些列上，以提升一些操作的效率，例如减少MapReduce任务中需要读取的数据块的数量。
在可以预见到分区数据非常庞大的情况下，分桶和索引常常是优于分区的。而分桶由于SMB
Join对关联键要求严格，所以并不是总能生效。
Hive的索引目的是提高Hive表指定列的查询速度。
没有索引时，类似'WHERE tab1.col1 = 10' 的查询，Hive会加载整张表或分区，然后处理所有的rows，但是如果在字段col1上面存在索引时，那么只会加载和处理文件的一部分。
在每次建立、更新数据后，Hive索引不会自动更新，需要手动进行更新（重建索引以构建索引表），会触发一个mr job。
Hive索引使用过程繁杂，而且性能一般，在Hive3.0中已被删除，在工作环境中不推荐优先使用，在分区数量过多或查询字段不是分区字段时，索引可以作为补充方案同时使用。推荐使用ORC文件格式的索引类型进行查询。
