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常见的Hadoop十大应用误解

常见的Hadoop十大应用误解 1.(误解)Hadoop什么都可以做 (正解) 当一个新技术出来时,我们都会去思考它在各个不同产业的应用,而对于平台的新技术来说,我们思考之后常会出现这样的结论 “这个好像什么都能做”, 然而,更深入的去想,你就会发现“好像什么都需要重头做”。 对于Hadoop,我常喜欢举Database来当例子。 三十年前数据库(Database)刚出来时,上面并没有什么现成的应用方案(Application),所以厂商在销售的过程中常需要花很多的时间去告诉客户说,如果今天你有了这个数据库,你就可以做什么什么的应用,而看起来的确好像数据库什么应用都可以做,因为毕竟大部分的应用都会需要一个数据库。只是三十年前所有的应用都得重头打造,我们今天习以为常的ERP、CRM等应用系统,当时并不存在的,那都是后来的事了。今天的Hadoop,正好有点像当年database 刚出来的时候,毕竟今天所有的应用或多或少都会开始去处理半结构、非结构化数据,而这些东西的确都是Hadoop擅长的,所以平台的适用性其实问题不大,重点还是在应用要由谁来搭建。 2.(误解)Hadoop无法扮演HP...

SQL优化器原理 - Auto Hash Join

这是MaxCompute有关SQL优化器原理的系列文章之一。我们会陆续推出SQL优化器有关优化规则和框架的其他文章。添加钉钉群“关系代数优化技术”(群号11719083)可以获取最新文章发布动态(二维码在文章末尾)。 本文主要描述MaxCompute优化器实现的Auto Hash Join的功能。 简介 在MaxCompute中,Join操作符的实现算法之一名为"Hash Join",其实现原理是,把小表的数据全部读入内存中,并拷贝多份分发到大表数据所在机器,在 map 阶段直接扫描大表数据与内存中的小表数据进行匹配。Hash join执行方式效率很高,但是要求小表数据足够小以便放到内存中,假如小表数据太大,则任务在执行过程中会报OutOfMemory错误。 在MapCompute中,可以使用MapJoin关键字来实现Hash join,

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