Join顺序的Hint 功能描述 指明join的顺序，包括内外表顺序。 语法格式 仅指定join顺序，不指定内外表顺序。 1 leading(join_table_list) 同时指定join顺序和内外表顺序，内外表顺序仅在最外层生效。 1 leading((join_table_list))

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能是t2 t3先join，再跟t1 join，或t1 t2先join，再跟t3 join。此hint只hint最后一次join的join方式，对于两表连接的方法不hint。如果需要，可以单独指定，例如：任意表均不允许nestloop连接，且希望t2 t3先join，则增加hint：no

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Join顺序的Hint 功能描述 指明join的顺序，包括内外表顺序。 语法格式 仅指定join顺序，不指定内外表顺序。 1 leading(join_table_list) 同时指定join顺序和内外表顺序，内外表顺序仅在最外层生效。 1 leading((join_table_list))

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heap space. 解决方案： 对于MapReduce任务，增大下列参数： set mapreduce.map.memory.mb=8192; set mapreduce.map.java.opts=-Xmx6554M; set mapreduce.reduce.memory.mb=8192;

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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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开启。 在等值Join条件之中包含两张表的分桶列，当左表的分桶列为等值的Join条件时，很大概率会被规划为Bucket Shuffle Join。 左表的分桶列的类型与右表等值Join列的类型需要保持一致。 Bucket Shuffle Join功能只生效于等值Join的场景。 Bucket

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id15”。 因此join-condition实质上是一个不等式，这种不等值的join操作必须走nestloop，对应执行计划如下： 优化说明 测试发现由于两表结果集过大，导致nestloop耗时过长，超过一小时未返回结果，因此性能优化的关键是消除nestloop，让join走更高效的h

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t2先join，再跟t3 join。此hint只hint最后一次join的join方式，对于两表连接的方法不hint。如果需要，可以单独指定，例如：任意表均不允许nestloop连接，且希望t2 t3先join，则增加hint：no nestloop(t2 t3)。 示例 对示例中原语句使用如下hint:

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table_references ) join_table: table_reference [INNER | CROSS] JOIN table_factor [join_condition] | table_reference {LEFT|RIGHT} [OUTER] JOIN table_reference

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Spark SQL join优化 操作场景 Spark SQL中，当对两个表进行join操作时，利用Broadcast特性（请参见使用广播变量），将小表BroadCast到各个节点上，从而转变成非shuffle操作，提高任务执行性能。 这里join操作，只指inner join。 操作步骤

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Hive Join数据优化 操作场景 使用Join语句时，如果数据量大，可能造成命令执行速度和查询速度慢，此时可进行Join优化。 Join优化可分为以下方式： Map Join Sort Merge Bucket Map Join Join顺序优化 Map Join Hive的Map

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SQL join优化 操作场景 Spark SQL中，当对两个表进行join操作时，利用Broadcast特性（见“使用广播变量”章节），将被广播的表BroadCast到各个节点上，从而转变成非shuffle操作，提高任务执行性能。 这里join操作，只指inner join。 操作步骤

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Join顺序的Hint 功能描述 指明join的顺序，包括内外表顺序。 语法格式 仅指定join顺序，不指定内外表顺序。 1 leading([@queryblock] join_table_list) 同时指定join顺序和内外表顺序，内外表顺序仅在最外层生效。 1 leading([@queryblock]

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Join顺序的Hint 功能描述 指明join的顺序，包括内外表顺序。 语法格式 仅指定join顺序，不指定内外表顺序。 1 leading(join_table_list) 同时指定join顺序和内外表顺序，内外表顺序仅在最外层生效。 1 leading((join_table_list))

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Join顺序的Hint 功能描述 指明join的顺序，包括内外表顺序。 语法格式 仅指定join顺序，不指定内外表顺序。 1 leading([@queryblock] join_table_list) 同时指定join顺序和内外表顺序，内外表顺序仅在最外层生效。 1 leading([@queryblock]

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能是t2 t3先join，再跟t1 join，或t1 t2先join，再跟t3 join。此hint只hint最后一次join的join方式，对于两表连接的方法不hint。如果需要，可以单独指定，例如：任意表均不允许nestloop连接，且希望t2 t3先join，则增加hint：no

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t2先join，再跟t3 join。此hint只hint最后一次join的join方式，对于两表连接的方法不hint。如果需要，可以单独指定，例如：任意表均不允许nestloop连接，且希望t2 t3先join，则增加hint：no nestloop(t2 t3)。 示例 对示例中原语句使用如下hint:

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id15”。 因此join-condition实质上是一个不等式，这种非等值的join操作必须使用nestloop连接，对应执行计划如下： 优化说明 测试发现由于两表结果集过大，导致nestloop耗时过长，超过一小时未返回结果，因此性能优化的关键是消除nestloop，让join使用更高

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Flink Join样例程序 Flink Join样例程序开发思路 Flink Join样例程序（Java） 父主题： 开发Flink应用

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any(values(t2.ba,(t2.b))”等价于“t1.a = t2.a or t1.a = t2.b”。 因此join-condition实质上是一个不等式，这种非等值的join操作必须使用nestloop来连接，对应执行计划如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9

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过大，形成Scan的单节点瓶颈。分布列不选择基表上等值filter中的列可以实现该点。 减少扫描数据量。通过分区的剪枝机制可以实现该点。 尽量减少随机I/O。通过聚簇可以实现该点。 尽量避免数据shuffle，减小网络压力。通过选择join-condition或者group by列为分布列可以最大程度的实现这点。

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