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？

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_partition或dynamic_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。