多表级联建模 在进行数据分析的过程中，可能会遇到需要处理分散在不同表格中的数据，通过多表级联，您可以将这些分散的数据表连接起来，构建一个综合的数据模型进行深入分析。多表级联不仅能够跨越不同的数据源，还能够整合来自多个表格的信息，从而使得分析结果更加全面。DataArts Insi

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GaussDB (DWS)多表连接查询 连接类型介绍 通过SQL完成各种复杂的查询，多表之间的连接是必不可少的。连接分为：内连接和外连接两大类，每大类中还可进行细分。 内连接：标准内连接（INNER JOIN），交叉连接（CROSS JOIN）和自然连接（NATURAL JOIN）。

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多表连接场景下DISTINCT优化 对于多表连接+DISTINCT场景，MySQL 8.0需要扫描表连接后的结果，当表连接数量多或基表数据量大时，需要扫描的数据量很大，导致执行效率很低。 为了提升DISTINCT，尤其多表连接下DISTINCT的查询效率，TaurusDB在执行优

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多表连接场景下DISTINCT优化 对于多表连接+DISTINCT场景，MySQL 8.0需要扫描表连接后的结果，当表连接数量多或基表数据量大时，需要扫描的数据量很大，导致执行效率很低。 为了提升DISTINCT，尤其多表连接下DISTINCT的查询效率，TaurusDB在执行优

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恢复单表/多表到新集群 操作场景 集群粒度的快照和Schema粒度的快照，可以指定快照备份集中的单表/多表恢复到新集群。通常用户在业务操作中，对某个表中的数据进行了错误操作或者误删，需要对此表找回数据时使用该功能，找到最新包含该表数据的快照，将数据恢复到一个新集群中。在不破坏原集

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使用Hive CBO功能优化多表查询效率 操作场景 在Hive中执行多表Join时，Hive支持开启CBO（Cost Based Optimization），系统会自动根据表的统计信息，例如数据量、文件数等，选出合适计划提高多表Join的效率。Hive需要先收集表的统计信息后才能使CBO正确的优化。

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MapReduce MapReduce基本原理 MapReduce与其他组件的关系 MapReduce开源增强特性 父主题： 组件介绍

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MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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使用MapReduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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MRS MapReduce 功能 通过MRS MapReduce节点实现在MRS中执行预先定义的MapReduce程序。 参数 用户可参考表1和表2配置MRS MapReduce节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称，可以包含中文、英文字母、数

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开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序 MapReduce访问多组件样例程序 父主题： MapReduce开发指南（安全模式）

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MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 MapReduce REST API接口介绍 父主题： MapReduce应用开发常见问题

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MapReduce日志介绍 日志描述 日志默认存储路径： JobhistoryServer：“/var/log/Bigdata/mapreduce/jobhistory”（运行日志），“/var/log/Bigdata/audit/mapreduce/jobhistory”（审计日志）

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