摘要：在MaxCompute中，Join操作符的实现算法之一名为"HashJoin"，其实现原理是，把小表的数据全部读入内存中，并拷贝多份分发到大表数据所在机器，在map阶段直接扫描大表数据与内存中的小表数据进行匹配。    这是MaxCompute有关SQL优化器原理的系列文章之一。我们会陆续推出SQL优化器有关优化规则和框架

大家好，我是知数堂SQL优化班老师网名：骑龟的兔子今天给大家，带来的是SELFJOIN的应用下面是，表结构和，INSERT语句脚本。createtablet0718(!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/3acba45db183405695a126

前言Spark是目前主流的大数据计算引擎，功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。作为一种内存计算框架，Spark运算速度快，并能够满足UDF、大小表Join、多路输出等多样化的数据计算和处理需求。作为国内专业的数据智能服务商，个推从早期的1.3版本便引入Spark，

Hive用的好，才能从数据中挖掘出更多的信息来。用过hive的朋友，我想或多或少都有类似的经历：一天下来，没跑几次hive，就到下班时间了。Hive在极大数据或者数据不平衡等情况下，表现往往一般，因此也出现了presto、sparksql等替代品。这里重点讲解hive的优化方式，例如优化分组：sethive.auto.convert.join

mysql基础知识理解和sql题讲解分析面试实战（一）之joinjoin的作用leftjoin,rightjoin,innerjoin的区别实例讲解有个人员表（tab\_person）,项目表（tab\_item）,关联表（tab\_person\_item）quest

　　在平时开发过程中写sql时，我们通常都不太关心sql的性能，只有能给查出来数据，sql的执行速度不是太慢就不会去管它了。但是开发时期的数据量往往都不是太大，很多性能问题只有在生产环境中才会发现，如：数据过多、sql关联了太多的表，使用了太多的join、或者建立了索引，但是索引失效的问题。所以要解决这些性能上的难题，就要去研究mysql最为重要的特性索

kafka测试数据生成：packagecom.dx.kafka;importjava.util.Properties;importjava.util.Random;importorg.apache.kafka.clients.producer.Producer;

前面两篇大致介绍了一下数组的基本特性，这里说一下数组的常用方法：Array.join()　　　将数组中所有的元素都转化为字符串并拼接在一起，返回最后生成的字符串。　　不改变原数组可通过指定的分隔符来分隔各个元素，如果不指定分隔符，则默认使用逗号。1vararr1,2,3;//创

大家好，我是Python进阶者。一、前言前几天在Python钻石交流群【海南菜同学】问了一个Python列表合并的问题，提问截图如下：原始代码如下：def cppi():    list1  二、实现过程这里【瑜亮老师】给出了具体的思路，如果两个列表中元素个数相同，可以用zip，然后join，如下所示。最后给了一份代码如下所示：a顺利地解决了粉丝的问题。最后

SQLRIGHTJOIN关键字SQLRIGHTJOIN关键字返回右表（table2）中的所有记录以及左表（table1）中的匹配记录。如果没有匹配，则左侧的结果为0条记录。RIGHTJOIN语法SQLSELECTcolumnname(s)FROMtable