Spark跨源复杂数据的SQL查询优化 场景描述 出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据，包括数目众多的各种数据库、 数据仓库 等，此时会面临以下困境：数据源种类繁多，数据集结构化混合，相关数据存放分散等，这就导致了跨源复杂查询因传输效率低，耗时长。 当前开源Spark在跨源查询

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GaussDB (for MySQL)实例开启传输数据加密 GaussDB(for MySQL)实例跨AZ部署检查 GaussDB(for MySQL)实例EIP检查 GaussDB(for MySQL)实例VPC检查 父主题： 系统内置预设策略

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d gaussdbformysql:database:create 授予实例创建数据库的权限。 write instance * g:EnterpriseProjectId gaussdbformysql:database:delete 授予实例删除数据库的权限。 write instance

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te外表报错，MySQL成功。 17 nature join和using兼容。 SELECT GaussDB join的顺序严格按照从左往右，MySQL可能会调整顺序。 GaussDB和MySQL在natural join与using时均不允许左表或右表参与join的字段出现歧义

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云数据库MySQL/MySQL数据库连接参数说明 连接MySQL数据库连接时，相关参数如表1所示。 作业运行中禁止修改密码或者更换用户。在作业运行过程中修改密码或者更换用户，密码不会立即生效且作业会运行失败。 表1 MySQL数据库连接参数 参数名 说明 取值样例 名称 连接的名

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源类型“JDBC > MySQL”。 配置“MySQL配置”，参数配置请参考表1。 表1 MySQL配置 参数 描述 取值样例 驱动 默认为“mysql”。 mysql 驱动名称 选择2中已提前上传的待使用的MySQL驱动，格式为xxx.jar。 mysql-connector-java-8

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云数据库MySQL/MySQL数据库连接参数说明 连接MySQL数据库连接时，相关参数如表1所示。 作业运行中禁止修改密码或者更换用户。在作业运行过程中修改密码或者更换用户，密码不会立即生效且作业会运行失败。 表1 MySQL数据库连接参数 参数名 说明 取值样例 名称 连接的名

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所有的表和字段都需要添加注释。使用comment从句添加表和列的备注，从设计初期维护好数据字典。 表单行长度不得超过1024字节。 谨慎使用RDS for MySQL分区表，避免跨分区查询，否则查询效率会降低。分区表在逻辑上表现为一个表，但是在物理层面上将数据存储在多个文件。 表中的列不要太多，尽量做到冷热

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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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Join方式的Hint 功能描述 指明Join使用的方法，可以为Nested Loop，Hash Join和Merge Join。 语法格式 1 [no] nestloop|hashjoin|mergejoin(table_list) 参数说明 no表示hint的join方式不使用。

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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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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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Join方式的Hint 功能描述 指明Join使用的方法，可以为Nested Loop，Hash Join和Merge Join。 语法格式 1 [no] nestloop|hashjoin|mergejoin(table_list) 参数说明 no表示hint的join方式不使用。

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t5)表示：t1、t2、t3、t4、t5先join，五表join顺序及内外表不限。 leading((t1 t2 t3 t4 t5))表示：t1和t2先join，t2做内表；再和t3join，t3做内表；再和t4join，t4做内表；再和t5join，t5做内表。 leading(t1

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t5)表示：t1、t2、t3、t4、t5先join，五表join顺序及内外表不限。 leading((t1 t2 t3 t4 t5))表示：t1和t2先join，t2做内表；再和t3join，t3做内表；再和t4join，t4做内表；再和t5join，t5做内表。 leading(t1

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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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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(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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参考增强型跨源连接，根据RDS MySQL所在的虚拟私有云和子网创建相应的增强型跨源，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置RDS MySQL的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性根RDS的地址测试队列连通性。如果能连通，则表示跨源已经绑定成功，否则表示未成功。

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其他云MySQL迁移到云数据库 RDS for MySQL 方案概述 资源规划 操作流程 创建VPC和安全组 创建RDS for MySQL实例 其他云MySQL实例准备 上云操作 父主题： RDS for MySQL

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