问题一：odps.sql.groupby.skewindata 参数的作用是什么？
odps.sql.groupby.skewindata 参数的作用是什么？
参考回答：
odps.sql.groupby.skewindata 参数用于优化含有GROUP BY和DISTINCT操作的SQL查询，以应对数据倾斜问题。当设置为true时，系统会根据数据的分布自动调整查询的执行计划，以避免热点数据聚集导致的数据倾斜。
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问题二：为什么使用odps.sql.groupby.skewindata = true优化后，逻辑执行计划会发生改变？
为什么使用odps.sql.groupby.skewindata = true优化后，逻辑执行计划会发生改变？
参考回答：
使用odps.sql.groupby.skewindata = true优化后，逻辑执行计划会发生变化，主要是因为系统会根据数据的倾斜情况自动调整查询的执行策略。例如，在Map阶段可能会增加Hash分区的字段，以避免Reduce阶段的数据倾斜。
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问题三：Sort Merge Join和Broadcast Hash Join的主要区别是什么？
Sort Merge Join和Broadcast Hash Join的主要区别是什么？
参考回答：
Sort Merge Join和Broadcast Hash Join的主要区别在于数据处理方式。Sort Merge Join会将两张表根据join key进行重新分区、排序，然后在每个分区节点上执行merge操作。而Broadcast Hash Join则是将小表广播分发到大表所在的所有节点上，与大表进行hash join操作。
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问题四：什么情况下应该使用Broadcast Hash Join而不是Sort Merge Join？
什么情况下应该使用Broadcast Hash Join而不是Sort Merge Join？
参考回答：
当小表数据量较小，而大表数据量较大时，使用Broadcast Hash Join可能会更有效率。因为Broadcast Hash Join可以避免shuffle和sort操作，减少数据传输和计算资源的使用。但是，如果小表数据量也很大，使用Broadcast Hash Join可能会消耗过多的内存资源，导致性能下降。
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问题五：Distributed Map Join是如何工作的？
Distributed Map Join是如何工作的？
参考回答：
Distributed Map Join将小表数据分片(shard)，并在多个节点上构建分布式哈希表。大表的数据则通过网络传输方式将join keys分批次发送到小表所在的节点进行哈希查找。这种方式可以并行处理大量数据，但要求大表数据量远大于小表，以避免网络传输成为性能瓶颈。
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