大数据计算MaxCompute生产中有两个表，且两表数据不符合mapjoin规范，且必须做优化时，有没有其他优化方案？![大数据计算MaxCompute生产中有两个表，有没有其他优化方案？-[阿里云_云淘科技]](http://www.cnzhanzhang.com/wp-content/uploads/2023/12/20231223074643-65869063712f5.png)
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可以看下这个文档哈。https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/use-cases/data-skew-tuning/?spm=a2c4g.11186623.0.i49#p-b10-lf2-xu9 ，此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”
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当两个表进行Join操作时，如果它们的数据不符合MapJoin规范，您可以尝试以下优化方案：
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使用WHERE子句进行过滤：在MaxCompute SQL中，当两个表进行Join操作时，建议在主表的分区限制条件位置使用WHERE子句。具体来说，可以先用子查询过滤数据，然后在主表的WHERE子句中写入这些条件。
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开启SkewJoin功能：MaxCompute提供了数据倾斜设置参数 set odps.sql.skewjoin=true; 开启SkewJoin功能。但需要注意，仅仅开启SkewJoin并不能对任务的运行产生实际影响。
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使用Sort-Merge Join算法：这是一种常见的连接算法，适用于大表之间的连接操作。其基本思想是将两个大表按照连接键进行排序，然后逐个比较并合并相同连接键的记录。
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使用Broadcast Join算法：当一个大表非常大于另一个表时，可以使用Broadcast Join算法。该算法将小表复制多份，分发到各个节点上，每个节点都对小表执行局部Join操作，最后再将各个节点的结果合并。
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使用Bucketed MapJoin算法：当两个表的大小相对较大且连接键分布均匀时，可以考虑使用Bucketed MapJoin算法。这种算法首先按照连接键对两个表进行桶化处理，然后将两个表的数据分发到各个节点上执行局部Join操作，最后再将各个节点的结果合并。
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