DataWorks odps中distribute mapjoin如何使用？

在DataWorks ODPS中，可以使用Distribute MapJoin来优化MapReduce作业的性能。Distribute MapJoin是一种高效的MapReduce作业优化技术，可以将Map阶段和Reduce阶段的数据处理过程合并到一起，从而减少数据的传输和IO开销，提高作业的执行效率。具体步骤如下：

在ODPS SQL节点中编写Distribute MapJoin语句：在ODPS SQL节点中，使用Distribute MapJoin语句来优化MapReduce作业的执行。具体语法格式如下：

sql
Copy
SELECT /+ MAPJOIN(table1) / *
FROM table1
JOIN table2
ON table1.key = table2.key;
```

在Distribute MapJoin语句中，通过MAPJOIN提示将Join操作转换为Distribute MapJoin操作。其中，table1和table2表示需要Join的两个表，key表示Join的键值。

运行ODPS SQL节点：在ODPS SQL节点编写完Distribute MapJoin语句后，可以运行该节点，执行Distribute MapJoin操作。

需要注意的是，在使用Distribute MapJoin时，需要遵守以下几点：

只能在Join操作中使用Distribute MapJoin：Distribute MapJoin只能应用于Join操作，不能应用于其他数据处理操作。

需要注意Join的键值：在使用Distribute MapJoin时，需要注意Join的键值，确保Join的键值在两个表中分布均匀，避免数据倾斜和性能瓶颈。

不适用于所有场景：Distribute MapJoin适用于数据规模较大、Join操作比较复杂的场景，对于数据规模较小、Join操作比较简单的场景，使用Distribute MapJoin可能会降低作业的执行效率。

需要根据具体情况进行调优：在使用Distribute MapJoin时，需要根据具体的场景和数据特征进行调优，选择合适的Join键值和调整MapReduce作业的参数，以达到最优的性能和效率。

在DataWorks中，ODPS（MaxCompute）的Distribute MapJoin是一种优化技术，用于加速大规模表之间的连接操作。它通过将连接操作分布在多个节点上并进行并行处理，提高了连接操作的性能。以下是使用Distribute MapJoin的步骤：

1. 创建源表和目标表：首先，确保你已经在ODPS中创建了需要进行连接操作的源表和目标表。

2. 编写MapReduce任务：在DataWorks中创建一个ODPS任务，并在任务中编写MapReduce代码。可以使用SQL语句或Python等编程语言来实现。

3. 使用Distribute MapJoin优化：在连接操作处使用Distribute MapJoin来优化查询。具体使用方式如下：

   -- 示例SQL语句
   SELECT /*+ MAPJOIN(source_table) */ target_table.*, source_table.column
   FROM target_table JOIN source_table ON target_table.join_column = source_table.join_column;
   

   在这个示例中，我们在JOIN语句后添加了 /*+ MAPJOIN(source_table) */ 注释。这告诉ODPS优化器使用Distribute MapJoin来优化连接操作，其中source_table是要参与连接的源表。

4. 提交任务并执行：完成以上步骤后，保存并提交该任务。任务会被自动执行，并根据数据量和资源配置的不同，可能会花费一些时间来完成。

需要注意的是，使用Distribute MapJoin时，需要确保源表的大小适合使用该优化技术。一般来说，当源表的大小小于几十GB时，Distribute MapJoin可以取得较好的性能提升。

https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/distributed-mapjoin?spm=a2c4g.611489.0.i2，此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”