两个table的join的时候，如果单纯的使用MR的话会消耗大量的内存，浪费磁盘的IO，大幅度的影响性能。
在大小表join的时候，即一个比较小的表和一个较大的表joining，如果使用mapjoin的话，就可以极大的节省时间，甚至达到只需要正常joining的一半时间。
使用mapjoin的话会把小表直接放到内存，然后在map段跟大表进行join操作，其运行过程如下： 1.运行本地的map join任务 2.然后将小表的数据写到XXX.hashtable文件 3.在给这个文件里面上传一个文件进行map join 4.之后才运行了MR代码去运行计数任务
其参数为： hive.auto.convert.join=true，启用此参数时，Hive在执行时候会自动转化为MapJoin
后记：
启用mapjoin后，有可能会比Common Join消耗多一些资源，这点需要注意，但其好处是运行SQL的时间极大的缩短。
