MaxCompute JOIN优化小结-低调大师

MaxCompute JOIN优化小结

2018-03-08 862

Join是MaxCompute中最基本的语法，但由于数据量和倾斜问题，非常容易出现性能问题。一般情况下，join产生的问题有两大类：

数据倾斜问题：join会将key相同的数据分发到同一个instance上处理，如果某个key上的数据量特别多则会导致该instance处理时间比其他instance处理时间长，这就是我们常说的数据倾斜，这也是join计算性能问题的罪魁祸首；
数据量问题：关联的两表基本没有热点问题，但两个表数据量都非常大同样会影响性能，比如记录数达几十亿条，如商品表、库存表等；

虽然MaxCompute中提供了一些通用的优化算法，但从业务角度解决性能问题往往更精确，更有效。对于MaxCompute sql优化，在云栖社区上已经有比较多的经验积累，本文主要对join产生的性能问题以及解法做些总结。

不同数据类型k

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今天在使用hive的client工具beeline时遇到了一个Invalid URL的错误。环境信息如下： hiveclient: bd23 hiveserver2: cloud011 hiveclient所在主机的jdk 1.7_51，hive 0.12和hadoop 2.3.0是从服务器端拷贝过来的，环境变量一切OK. 执行连接报了Invalid URL的错误： $ beeline Beeline version 0.12.0 by Apache Hive beeline> !connect jdbc:hive2://cloud011:10000 scan complete in 2ms Connecting to jdbc:hive2://cloud011:10000 Enter username for jdbc:hive2://cloud011:10000: Enter password for jdbc:hive2://cloud011:10000: Error: Invalid URL: jdbc:hive2://cloud011:10000 (state=08S0...

2018-03-08

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2018-03-09

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