在处理流维表JOIN时，面对Hive大维表导致的OOM问题，采取了哪些优化措施？
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"为了处理Hive大维表导致的OOM问题，我们采取了以下优化措施：
Hive维表Hash分片：将Hive大维表按照Join Key进行Hash分片，通过Hash函数计算后分布到Flink作业的不同并行子任务的HashMap中。这样，每个HashMap只存放大维表的一部分数据，通过增加作业的并行度，可以将大维表的数据拆分成足够多份进行分片保存。
使用Rocksdb Map State：对于一些仍然太大的维表分片，我们使用Rocksdb Map State来保存分片数据，以进一步减少内存压力。
"
增加内存分配：如果资源允许，可以增加Hive任务的内存分配，以处理更大的数据集。
使用压缩列存储：使用列存储格式（如Parquet或ORC）可以减少I/O操作，并且这些格式通常支持压缩，可以减少内存使用。
过滤数据：在JOIN之前，尽可能使用WHERE子句来过滤掉不需要的数据，减少JOIN操作的数据量。
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