背景
ods层数据同步时经常会遇到增全量合并的模型，即T-1天增量表 + T-2全量表 = T-1全量表。可以通过full outer join脚本来完成合并，但是数据量很大时非常消耗资源。
insert overwrite table tb_test partition(ds='${bizdate}')
select case when a.id is not null then a.id esle b.id end as id
,if(a.name is not null, a.name, b.name) as name
,coalesce(a.age, b.age) as age
--这3种写法一样，都是优先取delta表的字段
from
(
select * from tb_test_delta where ds='${bizdate}'
) a
full outer join
(
select * from tb_test where ds='${bizdate-1}'
) b
on a.id =b.id;这种写法可实现新增和更新操作：
- 新增是指增量表中新出现的数据，而全量表中没有；
- 更新是指增量表和全量表中都有的数据，但优先取增量表的数据，覆盖历史表的数据。
如下图所示，R2_1是增量表当天去重后增量数据，M3是全量表前一天的数据，而J4_2_3则是full outer join的执行图。
将J4_2_3展开会发现里面将增量和全量进行了merge join，当数据量很大（1288亿条）时会产生很大的shuffle开销。此时优化方案就是将full outer join改成 union all，从而避免join shuffle。
优化模型
结论：full outer join改成hash cluster + left join +union all可以有效地降低计算成本，且有两种应用场景。先将模型进行抽象，假设有a和b两个表，a是增量表，b是全量表：
with
a as ( select * from values (1,'111')
,(2,'two')
,(7,'777') as (id,name) ) --增量
,b as ( select * from values (1,'')
,(2,'222')
,(3,'333')
,(4,'444') as (id,name) ) --全量场景1:只合并新增数据到全量表
left anti join相当于not in，增量not in全量,过滤后只剩下完全新增的id，对全量中已有的id不修改：
--查询完全新增的id
select * from a left anti join b on a.id=b.id ;
--结果如下
+------------+------+
| id | name |
+------------+------+
| 7 | 777 |
+------------+------+--完全新增的合并全量表
select * from a --增量表
left anti join b on a.id=b.id
union all
select * from b --全量表
--结果如下
+------------+------+
| id | name |
+------------+------+
| 1 | |
| 2 | 222 |
| 3 | 333 |
| 4 | 444 |
| 7 | 777 |
+------------+------+场景2:合并新增数据到全量表，且更新历史数据
全量not in增量,过滤后只剩下历史的id，然后union all增量，既新增也修改
--查询历史全量数据
select * from b left anti join a on a.id=b.id;
--结果如下
+------------+------+
| id | name |
+------------+------+
| 3 | 333 |
| 4 | 444 |
+------------+------+--合并新增数据到全量表，且更新历史数据
select * from b --全量表
left anti join a on a.id=b.id
union all
select * from a ; --增量表
--结果如下
+------------+------+
| id | name |
+------------+------+
| 1 | 111 |
| 2 | two |
| 7 | 777 |
| 3 | 333 |
| 4 | 444 |
+------------+------+优化实践
步骤1：表属性修改
表、作业属性修改,对原来的表、作业进行属性优化，可以提升优化效果。
set odps.sql.reducer.instances=3072; --可选。默认最大1111个reducer,1111哈希桶。
alter table table_name clustered by(contact_id) sorted by(contact_id) into 3072 buckets;--必选步骤2：按照上述模型的场景1 或者 场景2进行代码改造。
这里先给出代码改造后的资源消耗对比：
| 原来的full outer jion | left anti join初始化 | 原来的full outer jion | left anti join第二天以后 | |
|---|---|---|---|---|
| 时间消耗 | 8h30min38s | 1h4min48s | 7h32min30s | 32min30s |
| cpu消耗 | 29666.02 Core * Min | 65705.30 Core * Min | 31126.86 Core * Min | 30589.29 Core * Min |
| mem消耗 | 109640.80 GB * Min | 133922.25 GB * Min | 114764.80 GB * Min | 65509.28 GB * Min |
可以发现hash cluster分桶操作在初始化有额外的开销，主要是按主键进行散列和排序，但是这是值得的，可一劳永逸，后续的读取速度非常快。以前每天跑需要8小时，现在除了分桶初始化需要1小时，以后每天实际只需要30分钟。
初始化执行图
图1：
- M2是读全量表。
-
M4是读取增量表,在场景2的模型中增量表被读取了两次，其中：
- R5_4是对主键去重（row_number）后用于后面的union all，里面包含了所有的增量数据；
- R1_4是对主键去重（row_number）后用于left anti join，里面只包含了主键。
- J3_1_2是left anti join,将它展开后看到这里还是有mergJoin，但是这只是初始化的操作，后面每天就不会有了。展开后如图2。
- R6_3_5是将增量和全量进行union all，展开后如图3。
- R7_6则是将索引信息写入元数据，如图3的MetaCollector1会在R7_6中sink。
因此：图1中除了R5_4和R1_4是去重必须的，有shuffle。还有J3_1_2和R6_3_5这两个地方有shuffle。
图2：
图3：
第二天以后的执行图
图1：
同上，图1中的R3_2和R1_2是对增量去重必要对操作，有shuffle，这里忽略。
初始化执行图的J3_1_2和R6_3_5已经被合并到了M4_1_3，将其展开后如图2。即left anti join 和 union all这两步操作在一个阶段完成了，且这个阶段是Map 任务（M4_1_3），而不是Join任务或Reduce任务。而且全量表不在单独占用一个Map任务，也被合并到了M4_1_3，因此整个过程下来没有shuffle操作，速度提升非常明显。也就是说只需要一个M4_1_3就能完成所有到操作，直接sink到表。
R5_4则是将索引信息写入元数据，如图2的MetaCollector1会在R5_4中sink。
图2：
原创：阿里菜鸟-数据 鹤方
