问题一：在日常开发中，当需要从多张表取字符串类型的属性时，通常会使用什么方法？
在日常开发中，当需要从多张表取字符串类型的属性时，通常会使用什么方法？
参考回答：
在日常开发中，当需要从多张表取字符串类型的属性时，通常会使用join操作，如使用full outer join + coalesce或者先将多张表主体合并后再使用left join等方法。
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问题二：为什么直接使用join方法在处理字符串类型属性时可能会遇到性能问题？
为什么直接使用join方法在处理字符串类型属性时可能会遇到性能问题？
参考回答：
直接使用join方法在处理字符串类型属性时可能会遇到性能问题，因为对于每一张表的数据，join操作可能需要使用两次：一次用于构建主体，另一次用于取值。这会导致每个MAP和JOIN任务的复杂度较高，尤其是在处理大量表或数据时。
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问题三：可以使用什么优化写法来提高查询效率？
可以使用什么优化写法来提高查询效率？
参考回答：
优化写法中使用了将多张表的数据以JSON字符串的形式合并的技巧来提高查询效率。通过将每个属性的值转换为JSON格式的键值对，并将这些键值对合并成一个字符串，然后在外部查询中使用GET_JSON_OBJECT函数来提取需要的属性值。
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问题四：使用collect_set函数需要注意什么？
使用collect_set函数需要注意什么？
参考回答：
使用collect_set函数时需要注意内存占用问题。因为collect_set函数会收集一组不重复的值，如果处理的数据量很大，可能会导致内存溢出。因此，在使用collect_set函数时需要根据实际情况调整内存配置，以确保查询能够正常执行。
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问题五：什么是mapjoin？mapjoin为什么快？
什么是mapjoin？mapjoin为什么快？
参考回答：
MapJoin是一种优化技术，它允许在Map阶段将小表读入内存，然后顺序扫描大表，从而在Map阶段直接完成Join操作，避免了传统的Reduce阶段Join操作。
MapJoin之所以快，是因为它在Map阶段直接完成了Join操作，省去了Reduce阶段的数据传输和Join过程，从而减少了I/O操作和计算复杂度，提高了查询效率。
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