项目场景：

上一章节我们简单介绍到了JVM调优相关的知识，本章节结合日常故障处理进一步说明相关的使用

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问题描述

在云上，hive任务出现大面积卡住的现象，但并无任何报错信息，具体如下：

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原因分析：

- 考虑hivemetastore故障：

经过很多元数据操作测试，并未发现异常，予以排除。

- 考虑hiveserver2连接数超限问题：

经排查hiveserver2虽然有189个连接数，但并未超过设置的hive.server2.thrift.max.worker.threads上限，予以排除。

- 考虑hiveserver2的JVM问题：

经观察资源使用正常，并没有触发该问题的可能，予以排除，当时的jvm使用情况如下：

• 考虑锁机制相关问题：

经过抓取多时段堆栈信息，发现任务运行过程中，产生了许多BLOCKED以及WAITING，予以高度关注。
首先无论一个APP产生多少个JOB执行，这些JOB都会被分配到同一个线程中串行执行，直至任务结束。

堆栈信息中显示，该线程由于一直在等待<0x0000000788597b0>锁，处于边界，导致死锁。

再继续查找持有<0x0000000788597b0>锁的线程，经过多次采集信息发现，该持有锁的线程，一直持有，不释放。

根据该线程相关信息，DEBUG追踪相关代码，发现该while循环一直不结束，永远跳不出来，处于死循环状态。

根据该线索，进一步排查到底哪里使用了该方法，启动了线程呢？根据测试的SQL特点和不同任务对比，定位到MapredLocalTask这个class类。


根据MapredLocalTask的具体执行逻辑，主要涉及到mapjoin的问题，尝试关闭mapjoin功能（set hive.auto.convert.join=false;），再次运行任务，奇迹发生了，任务可以执行成功。

总结：

结合原理可知，Map Join的适用大表Join小表及不等值的链接操作。
关于小表的大小，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。实际中此参数允许的最大值可以修改，但是一般最大不能超过1GB
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 hive.auto.convert.join来控制，默认为true。