DataWorks中大表join大表的时间在 odps上如何解决？

在 DataWorks 中，大表 Join 大表的时间问题可以通过以下几种方式进行解决：

增加计算资源：在 ODPS 中，可以通过增加计算资源来提升大表 Join 大表的计算速度。可以通过增加并行度、调整作业优化参数、使用分区表等方式来提高计算效率。同时，也可以选择合适的计算资源配额和计算引擎，以获得更好的计算性能和体验。

优化 Join 算法：在 ODPS 中，可以通过优化 Join 算法来提升大表 Join 大表的计算速度。可以考虑使用 MapReduce Join、Sort-Merge Join、Broadcast Join 等 Join 算法，以提高 Join 的效率和性能。同时，还可以根据实际情况选择适合的 Join 策略和方法，以实现最优的 Join 效果。

优化数据模型：在 ODPS 中，可以通过优化数据模型来提升大表 Join 大表的计算速度。可以考虑使用分区表、索引表、压缩表等方式来优化数据存储和管理，以提高数据的读取和处理效率。同时，还可以根据实际情况设计合适的数据结构和模型，以实现最优的数据管理和分析。

数据预处理：在 ODPS 中，可以通过数据预处理来提升大表 Join 大表的计算速度。可以考虑将 Join 操作分成多个步骤，逐步过滤和缩小 Join 数据的范围，以减少 Join 操作的复杂度和计算量。同时，还可以使用 MapReduce、Spark 等计算框架来进行数据预处理和分析，以提高数据的质量和可用性。

在DataWorks中，当需要进行大表与大表的JOIN操作时，可能会面临一些性能和资源管理方面的挑战。以下是一些在MaxCompute（ODPS）上解决这个问题的常见方法：

1. 数据预处理：考虑将大表进行预处理，对数据进行筛选、过滤或聚合，以减小数据规模。这可以通过使用子查询、分区等方式来实现，从而减少JOIN操作需要处理的数据量。

2. 分阶段执行：将JOIN操作拆分为多个阶段，在每个阶段中逐步处理部分数据，并利用中间结果进行下一阶段的计算。这可以通过使用MapReduce或SQL脚本的方式来实现，从而避免一次性处理整个数据集。

3. 合理设置参数：根据数据量和硬件资源情况，合理设置MaxCompute作业的参数，如并发度、资源配置、数据切片大小等。通过调整这些参数，可以优化任务的执行效率和资源利用率。

4. 调整数据模型：如果可能的话，可以重新设计数据模型，以减少JOIN操作的复杂性和数据规模。例如，可以考虑使用维度表、分层存储等技术来优化数据结构和查询性能。

5. 使用索引优化：MaxCompute（ODPS）支持索引功能，可以创建适当的索引来加速JOIN操作。通过创建合适的索引，可以减少数据的扫描和计算量，提高查询效率。

6. 资源管理：在MaxCompute（ODPS）上，合理管理和分配资源是提高作业性能的关键。确保为JOIN操作分配足够的资源（如CPU、内存），并根据需要调整资源配置。

skew join，其次，增大reduce并行数，此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”