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大数据计算MaxCompute小表join大表关联键重复值有点多的话,有参数优化或者优化案例嘛?

大数据计算MaxCompute小表join大表关联键重复值有点多的话,有参数优化或者优化案例嘛?

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三分钟热度的鱼 2024-06-19 18:02:09 46 0
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  • 优化策略:

    1. MapJoin优化

      • 启用MapJoin:确保你的JOIN操作利用了MapJoin特性,这是处理小表JOIN大表的经典方法。MapJoin将小表广播到所有参与计算的节点,避免了Reduce阶段的大规模数据shuffle。
      • 合理设置MapJoin内存限制:通过调整mapjoin.mapjoin.localtask.max.memory参数,增加Map端可使用的内存,以便能容纳更多的小表数据,减少溢出风险。
    2. 数据倾斜处理

      • 动态分区调整:使用dynamic_partitiondynamic_partition.max_partitions参数来动态调整输出分区数,避免特定分区过大导致的数据倾斜。
      • 增加分区键:如果可能,尝试增加一个或多个分区键来分散数据,减少单个分区的数据量。
    3. SQL重写

      • 使用子查询预先聚合:在JOIN之前,对小表执行一个GROUP BY操作来减少重复键的数量。例如,如果你的小表包含重复的关联键,可以先对其进行去重或聚合。
    4. 资源调整

      • 增加作业并行度:适当提高作业的并行度(max_running_jobs等参数),使得更多的任务可以同时运行,加快处理速度。
      • 调整worker数量:根据集群实际情况调整work.number等参数,保证有足够的计算资源来处理任务。

    优化案例:

    假设有一个场景,小表dim_product(268万条记录)通过商品ID关联大表log_sales(5000万条记录),商品ID在dim_product中有较高重复度。

    优化前:

    SELECT s.*, p.* 
    FROM log_sales s 
    JOIN dim_product p ON s.product_id = p.product_id;
    

    优化后:

    -- 使用MapJoin并预先聚合小表
    WITH aggregated_product AS (
        SELECT product_id, MAX(attribute1) as attribute1, ... -- 根据需要聚合的列
        FROM dim_product 
        GROUP BY product_id
    )
    
    SELECT s.*, ap.* 
    FROM log_sales s 
    MAPJOIN aggregated_product ap ON s.product_id = ap.product_id;
    

    在这个案例中,我们首先通过子查询aggregated_product对小表进行了聚合,减少了重复的product_id,然后使用MapJoin来执行JOIN操作,这样可以有效减轻数据倾斜和提升查询效率。

    请根据实际数据情况和集群配置灵活应用上述策略,并持续监控作业执行情况,适时调整优化措施。

    2024-06-21 17:32:41
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