问题一：ODPS中，Logview2.0的主要作用是什么？
ODPS中，Logview2.0的主要作用是什么？
参考回答：
ODPS中，Logview2.0的主要作用是提供作业运行时监控。它允许用户查看作业的执行详情、进度、资源使用情况等信息，为后续的任务调优提供依据。
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问题二：在ODPS SQL中，Shuffle的概念是什么？
在ODPS SQL中，Shuffle的概念是什么？
参考回答：
在ODPS SQL中，Shuffle是指数据从Map阶段传递给Reduce阶段的过程。这个过程涉及到数据的分区、排序和传输，是MapReduce框架中最核心的部分。
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问题三：ODPS SQL中的EXPLAIN命令有什么作用？
ODPS SQL中的EXPLAIN命令有什么作用？
参考回答：
ODPS SQL中的EXPLAIN命令主要用于检查SQL语法、验证读取的表和分区是否符合预期、以及查看MapReduce运行结构是否符合预期。它还可以检查如mapjoin等特性是否生效。
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问题四：带Distinct的Count算子与不带Distinct的Count算子在执行计划上有何区别？
带Distinct的Count算子与不带Distinct的Count算子在执行计划上有何区别？
参考回答：
带Distinct的Count算子在执行计划中，Map Task输出的中间结果无法预聚合，需要将带有去重字段的明细数据传输到Reduce阶段，因此运行速度较慢。而不带Distinct的Count算子则可以在Map阶段进行预聚合，减少数据传输量，从而提高运行速度。
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问题五：CASE4中的优化代码是如何针对带Distinct的Count算子进行优化的？
CASE4中的优化代码是如何针对带Distinct的Count算子进行优化的？
参考回答：
CASE4中的优化代码通过在子查询中对app_id和user_id进行GROUP BY操作，实现了在Map阶段的预聚合。这样，在Map Task的输出阶段，数据会根据app_id和user_id进行Hash分区，避免了在Reduce阶段因热点数据导致的数据倾斜。虽然Shuffle过程中的明细数据传输量没有减少，但通过增加计算阶段和改变Hash分区字段，优化了运行时间。
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