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MaxCompute

关键字

odps (Open Data Platform and Service)

分区
分区表是指拥有分区空间的表，即在创建表时指定表内的一个或者某几个字段作为分区列。分区表实际就是对应分布式文件系统上的独立的文件夹，一个分区对应一个文件夹，文件夹下是对应分区所有的数据文件。
使用限制

• 单表分区层级最多为6级。
• 单表分区数最大值为60000个。
• 单次查询允许查询最多的分区个数为10000个。
• STRING分区类型的分区值不支持使用中文。

基本语法

join

left join

right join

union 并集

求两个数据集的并集，即将两个数据集合并成一个数据集。必须所有字段都一样

intersect 交集

求两个数据集的交集，即输出两个数据集均包含的记录。

except 补集

求第二个数据集在第一个数据集中的补集，即输出第一个数据集包含而第二个数据集不包含的记录。

left anti join 取左表在右表中没有数据

当join条件不成立时，返回左表中的数据。如果左表中满足指定条件的某行数据没有在右表中出现过，则此行保留在结果集中。在MaxCompute中，与left anti join类似的操作为not in subquery

left semi join 取左表在右表中出现的数据

当join条件成立时，返回左表中的数据。如果左表中满足指定条件的某行数据在右表中出现过，则此行保留在结果集中。在MaxCompute中，与left semi join类似的操作为in subquery

set odps.sql.allow.fullscan=true;
select * from sale_detail;--返回结果。
+------------+-------------+-------------+------------+------------+| shop_name  | customer_id | total_price | sale_date  | region     |+------------+-------------+-------------+------------+------------+| s1         | c1          |100.1|2013| china      || s2         | c2          |100.2|2013| china      || s3         | c3          |100.3|2013| china      |+------------+-------------+-------------+------------+------------+

select * from sale_detail_sj;--返回结果。
+------------+-------------+-------------+------------+------------+| shop_name  | customer_id | total_price | sale_date  | region     |+------------+-------------+-------------+------------+------------+| s1         | c1          |100.1|2013| china      || s2         | c2          |100.2|2013| china      || s5         | c2          |100.2|2013| china      || s2         | c2          |100.2|2013| china      |+------------+-------------+-------------+------------+------------+

select * from sale_detail a left semi join sale_detail_sj b on a.total_price=b.total_price;--返回结果
+------------+-------------+-------------+------------+------------+| shop_name  | customer_id | total_price | sale_date  | region     |+------------+-------------+-------------+------------+------------+| s2         | c2          |100.2|2013| china      || s1         | c1          |100.1|2013| china      |+------------+-------------+-------------+------------+------------+

select * from sale_detail a left anti join sale_detail_sj b on a.total_price=b.total_price;--返回结果
+------------+-------------+-------------+------------+------------+| shop_name  | customer_id | total_price | sale_date  | region     |+------------+-------------+-------------+------------+------------+| s3         | c3          |100.3|2013| china      |+------------+-------------+-------------+------------+------------+

mapjoin

整个JOIN过程包含Map、Shuffle和Reduce三个阶段。通常情况下，join操作在Reduce阶段执行表连接。
mapjoin在Map阶段执行表连接，而非等到Reduce阶段才执行表连接，可以缩短大量数据传输时间，提升系统资源利用率，从而起到优化作业的作用。
在对大表和一个或多个小表执行join操作时，mapjoin会将您指定的小表全部加载到执行join操作的程序的内存中，在Map阶段完成表连接从而加快join的执行速度。
此外，MaxCompute SQL不支持在普通join的on条件中使用不等值表达式、or等逻辑复杂的join条件，但是在mapjoin中可以进行上述操作。

语法
/+ mapjoin(<table_name>) /，多张表操作 /+ mapjoin(a,b,c)/

select /*+ mapjoin(a) */
        a.shop_name,
        a.total_price,
        b.total_price
from sale_detail_sj a join sale_detail b
on a.total_price < b.total_price or a.total_price + b.total_price <500;

distinctMapjoin

Join两侧的表数据量要求不同，大表侧数据在10 TB以上，中表侧数据在[1 GB, 100 GB]范围内。

语法

-- 推荐，指定shard_count（replica_count默认为1）
/*+distmapjoin(a(shard_count=5))*/-- 推荐，指定shard_count和replica_count
/*+distmapjoin(a(shard_count=5,replica_count=2))*/-- distmapjoin多个小表
/*+distmapjoin(a(shard_count=5,replica_count=2),b(shard_count=5,replica_count=2)) */-- distmapjoin和mapjoin混用
/*+distmapjoin(a(shard_count=5,replica_count=2)),mapjoin(b)*/

使用示例

insert OVERWRITE table tmall_dump_lasttable partition (ds='20211130')
select /*+ distmapjoin(t2(shard_count=35)) */ t1.*
from
(
    select nid, doc, type
    from search_ods.dump_lasttable where ds='20211203'
)t1
join
(
    select distinct item_id
    from tbcdm.dim_tb_itm
    where ds='20211130'
    and bc_type='B'
    and is_online='Y')t2
on t1.nid=t2.item_id;

task执行流程

1. 输入数据：对文本进行分片，将每片内的数据作为单个Map Worker的输入。分片完毕后，多个Map Worker便可以同时工作。在正式执行Map前，需要将输入数据进行分片。所谓分片，就是将输入数据切分为大小相等的数据块，每一块作为单个MapWorker的输入被处理，以便于多个Map Worker同时工作。
2. Map阶段：每个Map Worker在读入各自的数据后，进行计算处理，最终输出给Reduce。MapWorker在输出数据时，需要为每一条输出数据指定一个Key，这个Key值决定了这条数据将会被发送给哪一个ReduceWorker。Key值和Reduce Worker是多对一的关系，具有相同Key的数据会被发送给同一个ReduceWorker，单个Reduce Worker有可能会接收到多个Key值的数据。
3. 在进入Reduce阶段之前，MapReduce框架会对数据按照Key值排序，使得具有相同Key的数据彼此相邻。如果您指定了合并操作（Combiner），框架会调用Combiner，将具有相同Key的数据进行聚合。Combiner的逻辑可以由您自定义实现。与经典的MapReduce框架协议不同，在MaxCompute中，Combiner的输入、输出的参数必须与Reduce保持一致，这部分的处理通常也叫做洗牌（Shuffle）。
4. Reduce阶段：进入Reduce阶段，相同Key的数据会传送至同一个Reduce Worker。同一个ReduceWorker会接收来自多个Map Worker的数据。每个ReduceWorker会对Key相同的多个数据进行Reduce操作。最后，一个Key的多条数据经过Reduce的作用后，将变成一个值。
5. 输出结果数据。

操作步骤

1. 输入数据：对文本进行分片，将每片内的数据作为单个Map Worker的输入。
2. Map阶段：Map处理输入，每获取一个数字，将数字的Count设置为1，并将此<Word,Count>对输出，此时以Word作为输出数据的Key。
3. Shuffle>合并排序：在Shuffle阶段前期，首先对每个Map Worker的输出，按照Key值（即Word值）进行排序。排序后进行Combiner操作，即将Key值（Word值）相同的Count累加，构成一个新的<Word,Count>对。此过程被称为合并排序。
4. Shuffle>分配Reduce：在Shuffle阶段后期，数据被发送到Reduce。
5. Reduce Worker收到数据后依赖Key值再次对数据排序。 Reduce阶段：每个Reduce Worker对数据进行处理时，采用与Combiner相同的逻辑，将Key值（Word值）相同的Count累加，得到输出结果。
6. 输出结果数据。

logview示例

伏羲任务

M 读取数据
J join数据
R 聚合数据
C 动态调度

调度模式
离线执行
一体式执行
混合执行

1.减少j任务
关联小表，使用mapjoin
关联中表，使用distmapjoin
full join中如果有小表，使用left outer join，left anti join替代

2.提高并发度
调整m任务：在表别名后增加/+split_size(128)/
调整r任务：set odps.sql.reduce.instancces = 1000;
调整j任务：set odps.sql.joiner,instances = 1000;

3.合理设计链路
减少不必要的落库。
关键数据加工链路，减少不必要的节点
关联历史全量数据，确定业务是否合理