MaxCompute优化系列-如何使用`MAPJOIN` ？
MAPJOIN
当一个大表和一个或多个小表做JOIN时，最好使用MAPJOIN，性能比普通的JOIN要快很多。 另外，MAPJOIN 还能解决数据倾斜的问题。
MAPJOIN的基本原理是：在小数据量情况下，SQL会将用户指定的小表全部加载到执行JOIN操作的程序的内存中，从而加快JOIN的执行速度。
基于MaxCompute的图计算实践分享-图加载过程
一、前言
MaxCompute Graph 是基于飞天平台实现的面向迭代的图处理框架，为用户提供了类似于 Pregel 的编程接口。MaxCompute Graph（以下简称 Graph ）作业包含图加载和计算两个阶段：
加载，将存储在表中的数据载入到内存中，以点和边的形式存在；
从MapReduce的执行来看如何优化MaxCompute（原ODPS） SQL
SQL基础有这些操作（按照执行顺序来排列）：
from
join(left join, right join, inner join, outer join ,semi join)
where
group by
select
sum
distinct
count
order by
如果我们能理解mapreduce是怎么实现这些SQL中的基本操作的，那么我们将很容易理解怎么优化SQL写法。
唱吧基于 MaxCompute 的大数据之路
在使用 MaxCompute之前，唱吧使用自建体系来存储处理各端收集来的日志数据，包括请求访问记录、埋点数据、服务器业务数据等。但随着每天处理数据量的增长，积累的历史数据越来越多，来自其他部门同事的需求越来越复杂，自建体系逐渐暴露出了能力上的短板。
手把手，教你用MaxCompute+OpenSearch搭建分布式搜索引擎
最近，经常有客户咨询如何低成本搭建高性能的海量数据搜索引擎，比如实现公众号检索、影讯检索等等。由于客户的数据在阿里云上，所以希望找到云上解决方案。笔者开始调研一些云上产品，很多人向我推荐了OpenSearch，所以花了点时间好好研究了下，用过之后发现效果不错，自带分词、云数据库同步功能，在研究过程中也发现了一些问题，分享给大家。
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