问题一：什么是Mapjoin，它的主要好处是什么？
什么是Mapjoin，它的主要好处是什么？
参考回答：
Mapjoin是一种优化方法，通过把小表广播到大表所在计算节点上，有效避免了大表的Shuffle，自然也就避免了数据重分布导致的数据倾斜。其主要好处是提高了计算效率，避免了数据倾斜问题。
关于本问题的更多问答可点击原文查看：
https://developer.aliyun.com/ask/628340
问题二：在处理特殊值/空值导致的数据倾斜时，通常会采取什么方法？
在处理特殊值/空值导致的数据倾斜时，通常会采取什么方法？
参考回答：
在处理特殊值/空值导致的数据倾斜时，通常会对特殊值/空值在关联时转为随机值，使得数据在重分发时更加均匀。
关于本问题的更多问答可点击原文查看：
https://developer.aliyun.com/ask/628339
问题三：热点值打散，副表呈倍数扩散的方法是如何工作的？
热点值打散，副表呈倍数扩散的方法是如何工作的？
参考回答：
热点值打散，副表呈倍数扩散的方法是在主表附加一个随机值字段，并将对应被关联的维表数据按照对应倍数进行复制膨胀，并赋予相应的编号。在关联两张表时，除了主要的关联字段外，还使用这些附加的随机值字段作为关联条件，从而削弱数据热点的影响。
关于本问题的更多问答可点击原文查看：
https://developer.aliyun.com/ask/628345
问题四：热点数据单独处理/SkewJoin的核心思路是什么？
热点数据单独处理/SkewJoin的核心思路是什么？
参考回答：
热点数据单独处理/SkewJoin的核心思路是将热点数据提取出来单独处理，热点数据使用Mapjoin的方式完成关联，非热点数据则使用普通的shuffle模式的join方案完成关联。最终将两部分结果合并，完成整体的数据关联。
关于本问题的更多问答可点击原文查看：
https://developer.aliyun.com/ask/628344
问题五：如何使用SkewJoin参数来解决数据倾斜问题？
如何使用SkewJoin参数来解决数据倾斜问题？
参考回答：
使用SkewJoin参数可以直接在SQL查询中指定倾斜处理的逻辑。通过加入/+SKEWJOIN(table_alias)/的提示，平台会自动对指定的表进行倾斜处理，核心思路是热点数据单独处理，只是做了平台级别的集成，方便用户一键解决数据倾斜问题。
关于本问题的更多问答可点击原文查看：
