MaxCompute两个上亿表的join 有什么优化思路可参考吗？

当需要对两个上亿行的表进行join操作时，可能会遇到以下问题：
数据倾斜：如果两个表中的某些数据分布不均匀，可能会导致某些任务的执行时间过长，从而影响整个作业的执行效率。
磁盘IO：当数据量较大时，join操作可能会产生大量的中间结果，从而导致磁盘IO压力过大，影响作业的执行效率。
为了解决这些问题，可以采取以下优化措施：
数据倾斜优化：可以对数据进行分桶操作，将数据均匀地分布到多个桶中，从而避免数据倾斜问题。在进行join操作时，可以使用相同的分桶规则，将两个表的数据分布到相同的桶中，从而实现数据的均衡分布。
Map端join：Map端join是一种优化方法，可以将join操作放在map阶段，从而避免产生大量的中间结果。在进行Map端join时，可以将一个表的数据加载到内存中，并将另一个表的数据通过Map读取器逐行读入，然后使用哈希表等数据结构进行join操作，从而避免磁盘IO压力过大的问题。

在MaxCompute中执行两个上亿表的JOIN操作时，可以考虑以下优化思路：

1. 数据预处理：通过数据清洗、筛选和归档等预处理步骤，减小输入表的数据量。例如，可以使用分区和过滤条件来缩小数据范围，只选择需要的数据行。

2. 表设计和分区：合理设计表结构，并根据查询需求进行分区。将相关字段放在同一分区中，以减少跨分区的JOIN操作。同时，根据数据倾斜情况进行分区，避免数据倾斜影响JOIN操作的性能。

3. 考虑使用MapReduce模式：对于大规模的JOIN操作，可以考虑启用MaxCompute的MapReduce模式，以利用并行计算和资源管理来提高性能。这种模式在处理大型数据集时具有较好的扩展性和并行化能力。

4. 基于采样的优化：在大规模数据集上进行JOIN操作时，可以通过采样技术获取数据样本，然后根据样本进行JOIN操作。这样可以减小数据规模，加快计算速度，同时保证结果的准确性。

5. 合适的数据存储格式：选择合适的数据存储格式（如ORC或Parquet），可以提高数据的压缩比例和读取效率，从而加快JOIN操作的执行速度。

6. 调整资源配置：根据实际情况，调整MaxCompute任务的计算资源、内存分配和并行度等配置，以优化JOIN操作的性能。

7. 预估和监控任务运行时间：在执行JOIN操作之前，可以先进行任务运行时间的预估，并进行监控。这样可以及时发现潜在的性能问题，采取相应的优化措施。

我理解是这样，通常大表join小表的场景可以加MAPJOIN，在Map阶段执行表连接，而非等到Reduce阶段才执行表连接，可以缩短大量数据传输时间，提升系统资源利用率，从而起到优化作业的作用。

如果是大表join大表，建议也可以从这个想法考虑，后者大表作为小表的位置，看看分批进行（比如设置where条件），整个SQL分批次的进行，我理解应该可以缓解一些耗时。 使用方式可以参考这个文档：https://help.aliyun.com/document_detail/73785.html?spm=a2c4g.73783.0.i4

再就是考虑一些SQL中常见的会耗时慢的因素，比如select * 的使用、热值长尾现象这些； 文档可以参考下这里：https://help.aliyun.com/document_detail/143996.html?spm=a2c4g.73785.0.i7

然后需要看看资源，如果是按量可以尽量避免在作业高峰期，因为数据量较大；如果是包年包月要看资源是否充足，如果有其他作业占用了资源，也会影响当前作业； 包年包月quota的使用情况可以到MaxCompute控制台里看下。此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”