问题一：WithDistmapjoin的核心思路是什么？
WithDistmapjoin的核心思路是什么？
参考回答：
WithDistmapjoin的核心思路是通过对中小规模的表（维表）构建远程分布式查询节点，使得大表能够通过网络远程查询相关维表数据，从而避免了大表的shuffle操作，实现了类似于Mapjoin的方式完成数据关联计算。
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问题二：使用WithDistmapjoin解决数据倾斜问题时，还需要注意什么问题？
使用WithDistmapjoin解决数据倾斜问题时，还需要注意什么问题？
参考回答：
在使用WithDistmapjoin解决数据倾斜问题时，还需要注意热点问题其实并没有完全消除，而是转移成了远程网络查询的IO热点问题。这可以通过技术实现细节上的优化来进一步削弱热点问题，如将同一key的多次查询合并为一次。
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问题三：在WithDistmapjoin方案中，如何处理热点数据和非热点数据？
在WithDistmapjoin方案中，如何处理热点数据和非热点数据？
参考回答：
在WithDistmapjoin方案中，热点数据使用Mapjoin的方式处理，将维表的热点记录广播至大表所在计算节点；非热点数据则使用Distmapjoin的方式处理，通过构建远程分布式查询节点实现大表在无需移动的情况下完成数据关联操作。
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问题四：WithDistmapjoin方案中的代码实现包括哪些主要步骤？
WithDistmapjoin方案中的代码实现包括哪些主要步骤？
参考回答：
主要包括四个主要步骤：
热点Key采集：从主表中统计获得热点属性值（如商家ID）。
维表热点数据打标：使用Mapjoin将热点属性值关联到维表，并为维表记录打上热点或非热点的标签。
明细热点数据打标：同样使用Mapjoin将热点属性值关联到明细表，并为明细表记录打上热点或非热点的标签。
数据合并处理：使用Union All将热点数据（使用Mapjoin关联）和非热点数据（使用Distmapjoin关联）的结果合并，生成最终的数据关联结果。
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问题五：在WithDistmapjoin方案中，如何指定使用Distmapjoin进行关联？
在WithDistmapjoin方案中，如何指定使用Distmapjoin进行关联？
参考回答：
在WithDistmapjoin方案中，通过在SQL查询中使用/+ DISTMAPJOIN(dim(shard_count=77)) /的提示来指定使用Distmapjoin进行关联，其中dim是维表的别名，shard_count=77指定了分布式查询节点的数量。
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