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MaxCompute full outer join改写left anti join实践

简介: ods层数据同步时经常会遇到增全量合并的模型,即T-1天增量表 + T-2全量表 = T-1全量表。可以通过full outer join脚本来完成合并,但是数据量很大时非常消耗资源。本文将为您介绍在做增量数据的增加、更新时如何通过full outer join改写left anti join来实现的最佳实践。 背景 ods层数据同步时经常会遇到增全量合并的模型,即T-1天增量表 + T-2全量表 = T-1全量表。可以通过full outer join脚本来完成合并,但是数据量很大时非常消耗资源。 insert overwrite table tb_test partition(ds='${bizdate}') select case when a.id is not null then a.id esle b.id end as id ,if(a.name is not null, a.name, b.name) as name ,coalesce(a.age, b.age) as age --这3种写法一样,都是优先取delta表的字段 from (...

如何提升微服务的幸福感?

作者|亦盏 前言 随着微服务的流行,越来越多公司使用了微服务框架,微服务以其高内聚、低耦合等特性,提供了更好的容错性,也更适应业务的快速迭代,为开发人员带来了很多的便利性。但是随着业务的发展,微服务拆分越来越复杂,微服务的治理也成了一个比较令人头疼的问题,我相信下面这些场景大家或多或少都遇到过。 场景一:发布是天大的事情,每一次的发布,都会出现执行到一半的请求中断掉,上游继续调用已经下线的节点导致报错的现象。发布时收到各种报错,同时还影响用户的体验,发布后又需要修复执行到一半的脏数据。 上述场景还是在新版本没有任何问题的情况下,如果新版本有问题,则会导致大量业务直接请求到有问题的新版本,轻则修复数据,重则严重影响用户体验,甚至产生资损。最后不得不每次发版都安排在凌晨两三点发布,心惊胆颤,睡眠不足,苦不可言。 场景二:大半夜某个服务节点出现异常,上游仍旧不断地调用,出现很多异常和各种报警短信。被报警吵醒后,想直接在线上修复,有点难,想保留现场又害怕拖垮整个应用,只好先重启为上。 但是这只是治标不治本的方式,因为很难复现从而无法有效定位,可能明天又被吵醒,继续重启。上述场景还是建立在报警系...

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