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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执行计划如图1所示。 图1 增加JOIN列非空条件（一） 优化后 分析执行计划图1可知，在顺序扫描阶段耗时较多。 多表JOIN中，由于表PS.SDR_WEB_BSCRNC_1DAY的JOIN列“BSCRNC_ID”存在大量空值，JOIN性能差。 建议在语句中手动添加JOIN列的非空判断，修改后的语句如下所示。

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案例：增加JOIN列非空条件 1 SELECT * FROM join_a a JOIN join_b b ON a.b = b.b; 执行计划如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

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未开启Kerberos认证集群的样例工程目录为“mapreduce-example-normal”。 MapReduce任务提交Java示例程序。 本工程提供了一个MapReduce统计数据的应用开发示例，实现数据分析、处理，并输出满足用户需要的数据信息。 另外以MapReduce访问HDFS、HBase

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DDM是否支持分布式JOIN DDM支持分布式JOIN。 表设计时，增加字段冗余 支持跨分片的JOIN，主要实现的方式有三种：广播表，ER分片和ShareJoin。 DDM目前禁止多个表的跨库update和delete。 父主题： SQL语法类

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执行计划如图1所示。 图1 增加JOIN列非空条件（一） 优化后 分析执行计划图1可知，在顺序扫描阶段耗时较多。 多表JOIN中，由于表PS.SDR_WEB_BSCRNC_1DAY的JOIN列“BSCRNC_ID”存在大量空值，JOIN性能差。 建议在语句中手动添加JOIN列的非空判断，修改后的语句如下所示。

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Flink Join样例程序开发思路 场景说明 假定某个Flink业务1每秒就会收到1条消息记录，消息记录某个用户的基本信息，包括名字、性别、年龄。另有一个Flink业务2会不定时收到1条消息记录，消息记录该用户的名字、职业信息。 基于某些业务要求，开发的Flink应用程序实现功能：实

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Flink Join样例程序开发思路 场景说明 假定某个Flink业务1每秒就会收到1条消息记录，消息记录某个用户的基本信息，包括名字、性别、年龄。另有一个Flink业务2会不定时收到1条消息记录，消息记录该用户的名字、职业信息。 基于某些业务要求，开发的Flink应用程序实现功能：实

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案例：增加JOIN列非空条件 1 SELECT * FROM join_a a JOIN join_b b ON a.b = b.b; 执行计划如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

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执行计划如图1所示。 图1 增加JOIN列非空条件（一） 优化分析 分析执行计划图1可知，在顺序扫描阶段耗时较多。 多表JOIN中，由于表PS.SDR_WEB_BSCRNC_1DAY的JOIN列“BSCRNC_ID”存在大量空值，JOIN性能差。 建议在语句中手动添加JOIN列的非空判断，修改后的语句如下所示。

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la不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言（HiveQL）中大多数的SQL-92功能，包括 SELECT，JOIN和聚合函数。 HDFS，HBase

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调用API实现功能 本章节通过Postman软件，调用通用 图像搜索 服务实例的添加数据API，帮助您快速熟悉API的使用方法，具体流程如下： 步骤一：开通服务 步骤二：创建实例 步骤三：配置环境 步骤四：Token认证鉴权 步骤五：调用服务 步骤六：删除实例 准备工作 已注册华为账

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窄依赖对优化很有利。逻辑上，每个RDD的算子都是一个fork/join（此join非上文的join算子，而是指同步多个并行任务的barrier）：把计算fork到每个分区，算完后join，然后fork/join下一个RDD的算子。如果直接翻译到物理实现，是很不经济的：一是每一个RDD（即使是中间结

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开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce访问多组件样例程序开发思路 父主题： MapReduce开发指南

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

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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（普通模式）

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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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展性、容错性（JobTracker单点）和多框架支持（仅支持MapReduce一种计算框架）等方面存在不足。MRv2是Hadoop 2.0中的MapReduce实现，它在源码级重用了MRv1的编程模型和数据处理引擎实现，但运行时环境由YARN的ResourceManager和Ap

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Tomcat 服务器 是免费的开放源代码的Web应用服务器。 Hadoop组件 底层执行Oozie编排流程的各个组件，包括MapReduce、Hive等。 Oozie原理 Oozie是一个工作流引擎服务器，用于运行MapReduce任务工作流。同时Oozie还是一个Java Web程序，运行在Tomcat容器中。 O

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指定是否使用Semi Join的Hint 功能描述 指定join是否选择Semi Join。 语法格式 [no] semijoin([@queryblock] table_list) 参数说明 no表示Semi Join的方式不使用。 @queryblock请参见指定Hint所处

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Loader通过MapReduce作业实现并行的导入或者导出作业任务，不同类型的导入导出作业可能只包含Map阶段或者同时Map和Reduce阶段。 Loader同时利用MapReduce实现容错，在作业任务执行失败时，可以重新调度。 数据导入到HBase 在MapReduce作业的Map阶段中从外部数据源抽取数据。

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