简述Hive 的 join 有几种方式，怎么实现 join 的？ ？
Hive中的join操作主要有以下几种方式：
- Common Join：也叫做shuffle join，reduce join操作。适用于两个table的大小相当，但是又不是很大的情况下使用。具体流程就是在map端进行数据的切分，一个block对应一个map操作，然后进行shuffle操作，把对应的block shuffle到reduce端去，再逐个进行联合。 缺点：容易产生数据倾斜，大数据量下性能不好。
- Map Join：当join的两个表是一个比较小的表和一个特别大的表的时候，把比较小的table直接放到内存中去，然后再对比较大的表格进行map操作。 join就发生在map操作的时候，每当扫描一个大的table中的数据，就要去查看小表的数据，哪条与之相符，继而进行连接。这里的join并不会涉及reduce操作。
- Bucket Map Join：是对Map Join的改进，打破了只适用于大表join小表的限制，可用于大表join大表的场景。核心思想是：若能保证参与join的表均为分桶表且关联字段是分桶字段，且一张表的分桶数量是另一张表的分桶数量的整数倍，就能保证参与join的两张表的分桶之间具有明确的关联关系，所以就可以在两表的分桶间进行Map Join。这样第二个job的Map端就无需缓存小表的全表数据了，而只需缓存其所需的分桶即可。
- Sort Merge Bucket Map Join（简称 SMB Map Join）基于 Bucket Map Join。SMB MapJoin 要求，参与 join 的表均为分桶表，且需保证分桶内的数据是有序的，且分桶字段、排序字段和关联字段为相同字段，且其中一张表的分桶数量是另外一张表分桶数量的整数q SMB Map Join同Bucket Join一样，同样是利用两表各分桶之间的关联关系，在分桶之间进行 join操作，不同的是，分桶之间的 join 操作的实现原理。Bucket Map Join,两个分桶之间的 join 实现原理为Hash Join算法;而SMB Map Join,两个分桶之间的 join实现原理为 Sort Merge Join 算法 Hash Join和 Sort Merge Join 均为关系型数据库中常见的Join 实现算法。
总的来说，Hive中的join操作可以通过多种方式实现，包括Common Join、Map Join、Bucket Map Join和Sort Merge Bucket Map Join等。不同的join方式适用于不同的场景和数据规模，可以根据实际需求选择适合的方式进行join操作。