前言
前几篇我们讲解了ODPS数据开发过程中会大量用到的各种日期与字符、数学运算、聚合、开窗、自定义等函数，
今天我们针对海量数据开发过程数据开发效率优化做讲解。
常见数据优化问题
数据倾斜问题
1、大表关联小表
大表关联小表出现倾斜时，可以使用mapjoin的hint(/+mapjoin(b)/)。
同时可适当调整mapjoin中小表的内存大小：
set odps.sql.mapjoin.memory.max=512；默认512,单位M，[128，2048]之间调整。
2、大表关联大表
- 大表中存在热点key：可以考虑对大表进行拆分，根据join的key，把热点的数据拆出来走mapjoin，其余的考虑普通join即可。当然也有skewjoin的hint可以参考使用。
- 大表中不存在热点key：可以考虑在分区的基础上加上桶，对关联字段进行分桶，减少shuffle的数据量。
3、count distinct
常见的数据倾斜还有一种情况是因为使用了count distinct，这种情况可以考虑使用group by先进行数据去重，再count。
常用的参数设置
常用的调整无外乎调整map、join、reduce的个数，map、join、reduce的内存大小。
本文以ODPS的参数设置为例，参数可能因版本不同而略有差异。
1、Map设置
set odps.sql.mapper.cpu=100
作用：设置处理Map Task每个Instance的CPU数目，默认为100，在[50,800]之间调整。
场景：某些任务如果特别耗计算资源的话，可以适当调整Cpu数目。对于大多数Sql任务来说，一般不需要调整Cpu个数的。
set odps.sql.mapper.memory=1024
作用：设定Map Task每个Instance的Memory大小，单位M，默认1024M，在[256,12288]之间调整。
场景：当Map阶段的Instance有Writer Dumps时，可以适当的增加内存大小，减少Dumps所花的时间。
set odps.sql.mapper.merge.limit.size=64
作用：设定控制文件被合并的最大阈值，单位M，默认64M，在[0,Integer.MAX_VALUE]之间调整。
场景：当Map端每个Instance读入的数据量不均匀时，可以通过设置这个变量值进行小文件的合并，使得每个Instance的读入文件均匀。一般会和odps.sql.mapper.split.size这个参数结合使用。
set odps.sql.mapper.split.size=256
作用：设定一个Map的最大数据输入量，可以通过设置这个变量达到对Map端输入的控制，单位M，默认256M，在[1,Integer.MAX_VALUE]之间调整。
场景：当每个Map Instance处理的数据量比较大，时间比较长，并且没有发生长尾时，可以适当调小这个参数。如果有发生长尾，则结合odps.sql.mapper.merge.limit.size这个参数设置每个Map的输入数量。
2、Join设置
set odps.sql.joiner.instances=-1
作用: 设定Join Task的Instance数量，默认为-1，在[0,2000]之间调整。不走HBO优化时,ODPS能够自动设定的最大值为1111，手动设定的最大值为2000，走HBO时可以超过2000。
场景：每个Join Instance处理的数据量比较大，耗时较长，没有发生长尾，可以考虑增大使用这个参数。
set odps.sql.joiner.cpu=100
作用: 设定Join Task每个Instance的CPU数目，默认为100，在[50,800]之间调整。
场景：某些任务如果特别耗计算资源的话，可以适当调整CPU数目。对于大多数SQL任务来说，一般不需要调整CPU。
set odps.sql.joiner.memory=1024
作用：设定Join Task每个Instance的Memory大小，单位为M，默认为1024M,在[256,12288]之间调整。
场景：当Join阶段的Instance有Writer Dumps时，可以适当的增加内存大小，减少Dumps所花的时间。
作业跑完后，可以在 summary 中搜索 writer dumps 字样来判断是否产生 Writer Dumps。
4、Reduce设置
set odps.sql.reducer.instances=-1
作用: 设定Reduce Task的Instance数量，手动设置区间在[1,99999]之间调整。不走HBO优化时,ODPS能够自动设定的最大值为1111，手动设定的最大值为99999，走HBO优化时可以超过99999。
场景：每个Join Instance处理的数据量比较大，耗时较长，没有发生长尾，可以考虑增大使用这个参数。
set odps.sql.reducer.cpu=100
作用：设定处理Reduce Task每个Instance的Cpu数目，默认为100，在[50,800]之间调整。
场景：某些任务如果特别耗计算资源的话，可以适当调整Cpu数目。对于大多数Sql任务来说，一般不需要调整Cpu。
set odps.sql.reducer.memory=1024
作用：设定Reduce Task每个Instance的Memory大小，单位M，默认1024M，在[256,12288]之间调整。
场景：当Reduce阶段的Instance有Writer Dumps时，可以适当的增加内存的大小，减少Dumps所花的时间。
上面这些参数虽然好用，但是也过于简单暴力，可能会对集群产生一定的压力。特别是在集群整体资源紧张的情况下，增加资源的方法可能得不到应有的效果，随着资源的增大，等待资源的时间变长的风险也随之增加，导致效果不好！因此我们要合理的使用资源参数！
小文件合并参数
set odps.merge.cross.paths=true|false
作用：设置是否跨路径合并，对于表下面有多个分区的情况，合并过程会将多个分区生成独立的Merge Action进行合并，所以对于odps.merge.cross.paths设置为true，并不会改变路径个数，只是分别去合并每个路径下的小文件。
set odps.merge.smallfile.filesize.threshold = 64
作用：设置合并文件的小文件大小阀值，文件大小超过该阀值，则不进行合并，单位为M，可以不设，不设时，则使用全局变量odps_g_merge_filesize_threshold，该值默认为32M，设置时必须大于32M。
set odps.merge.maxmerged.filesize.threshold = 256
作用：设置合并输出文件量的大小，输出文件大于该阀值，则创建新的输出文件，单位为M，可以不设，不设时，则使用全局变odps_g_max_merged_filesize_threshold，该值默认为256M，设置时必须大于256M。
set odps.merge.max.filenumber.per.instance = 10000
作用：设置合并Fuxi Job的单个Instance允许合并的小文件个数，控制合并并行的Fuxi Instance数，可以不设，不设时，则使用全局变量odps_g_merge_files_per_instance，该值默认为100，在一个Merge任务中，需要的Fuxi Instance个数至少为该目录下面的总文件个数除以该限制。
set odps.merge.max.filenumber.per.job = 10000
作用：设置合并最大的小文件个数，小文件数量超过该限制，则超过限制部分的文件忽略，不进行合并，可以不设，不设时，则使用全局变量odps_g_max_merge_files，该值默认为10000。
UDF相关参数
set odps.sql.udf.jvm.memory=1024
作用: 设定UDF JVM Heap使用的最大内存，单位M，默认1024M，在[256，12288]之间调整。
场景：某些UDF在内存计算、排序的数据量比较大时，会报内存溢出错误，这时候可以调大该参数，不过这个方法只能暂时缓解，还是需要从业务上去优化。
set odps.sql.udf.timeout=1800
作用：设置UDF超时时间，默认为1800秒，单位秒。[0，3600]之间调整。
set odps.sql.udf.python.memory=256
作用：设定UDF python 使用的最大内存，单位M，默认256M。[64，3072]之间调整。
set odps.sql.udf.optimize.reuse=true/false
作用：开启后，相同的UDF函数表达式，只计算一次，可以提高性能，默认为True。
set odps.sql.udf.strict.mode=false/true
作用：True为金融模式，False为淘宝模式，控制有些函数在遇到脏数据时是返回NULL还是抛异常，True是抛出异常，False是返回null。
其它
1、Mapjoin设置
set odps.sql.mapjoin.memory.max=512
作用：设置Mapjoin时小表的最大内存，默认512,单位M，[128，2048]之间调整。
2、动态分区设置
set odps.sql.reshuffle.dynamicpt=true/false
作用：默认true，用于避免拆分动态分区时产生过多小文件。如果生成的动态分区个数只会是很少几个,设为false避免数据倾斜。
3、数据倾斜设置
set odps.sql.groupby.skewindata=true/false
作用：开启Group By优化。
set odps.sql.skewjoin=true/false
作用：开启Join优化，必须设置odps.sql.skewinfo 才有效。
