问题一：大数据计算MaxCompute我开启了hive兼容,但是这个和hive、spark的有差异，为什么？
大数据计算MaxCompute我开启了hive兼容,但是这个和hive、spark的有差异，这个函数我其它两个产品都用过，别人都是连起来的字段如果中间某个字段是null，是用空白替换，整个字段数量是不变的，结果MC这里导致字段数量少了，非得加nvl判断下。。。
参考答案：
看错了。 是有匹配的。 hive的concat对应的是MaxCompute的concat。我试了一下。hive返回的也是null 
MaxCompute里面加不加hive兼容都是返回null 
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问题二：大数据计算MaxCompute 会不把这个字段当成空白连起来吗？
大数据计算MaxCompute concat_ws 启用hive兼容的时候，某个字段是null，会不把这个字段当成空白连起来吗？我链接4个字段，其中有个字段是null，结果出来的结果是3个值，那个null的居然没用当成空白连起来，是这样子吗？
参考答案：
应该返回null ，
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问题三：大数据计算MaxCompute dataworks 统计时候缺少nvl函数怎么处理？
大数据计算MaxCompute dataworks 统计时候缺少nvl函数怎么处理？
参考答案：
https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/nvl?spm=a2c4g.11174283.0.i1
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问题四：大数据计算MaxCompute看起来好像又不是，单个都是1分钟多,他们不是完全并行的？
大数据计算MaxCompute看起来好像又不是，单个都是1分钟多,他们不是完全并行的？ 
参考答案：
在MaxCompute中，任务（Task）是其基本计算单元，所有的SQL和MapReduce功能都是通过任务来完成的。每个任务在被提交后，MaxCompute会对其进行解析以生成任务的执行计划。
尽管MaxCompute的设计初衷是为了实现并行处理以提高运算效率，但在实际运行中，由于存在任务间的依赖关系，因此并不是所有任务都能完全并行执行。一个任务的开始运行可能需要等待其依赖的任务先运行完成。这种任务间的依赖性可能会影响到整体的执行效率，使得单个任务的执行时间增加。
此外，根据实际生产项目的经验，即使是计算量较大的任务，其执行时间（包括等待时间和真正运行时间）通常也不会超过1个小时。对于使用spark等类型的作业，如果一个job启动时间较长，也是正常现象。
总的来说，虽然MaxCompute设计上支持并行处理，但由于任务间的依赖关系和特定任务类型的特性，可能会导致单个任务的执行时间超过预期。同时，也需要注意监控和管理任务的状态，以确保任务能够顺利执行并及时获取任务的执行进度。
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问题五：大数据计算MaxCompute我点击logview上的M 任务，他只是显示一个total的，是吗？
大数据计算MaxCompute我点击logview上的M 任务，他只是显示一个total的，你的意思是其底层的5个instance分别的读取速度不一，是吗？
参考答案：
是的
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