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sql调优之：join的优化
高性能服务器: join 其实常见的就分为两类： map-side join 和 reduce-side join。当大表和小表 join 时，用 map-side join 能显著提高效率。将多份数据进行关联是数据处理过程中非常普遍的用法，不过在分布式计算系统中，这个问题往往会变的非常麻烦，因为框架提供的 join 操作一般会将所有数据根据 key 发送到所有的 reduce 分区中去，也就是 shuffle 的过程。造成大量的网络以及磁盘 IO 消耗，运行效率极其低下，这个过程一般被称为 reduce-side-join。如果其中有张表较小的话，我们则可以自己实现在 map 端实现数据关联，跳过大量数据进行 shuffle 的过程，运行时间得到大量缩短，根据不同数据可能会有几倍到数十倍的性能提升。
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crawlertinux: 对 s 表进行了 rn 次访问，这个有歧义吧。。是指 n 次吗？
RocketMQ中Topic、Tag、GroupName基本概念介绍
Wheat_Liu: 学到了,感谢啊,有空来我博客看看哦
去掉List集合中重复的Map对象
norminv: 1.8的stream也可以进行操作，代码如下： [code=java] list.stream().collect( Collectors.collectingAndThen( Collectors.toCollection(() -> new TreeSet<>(Comparator.comparing(CustCampaignOrderDO::getOrderStatus))), ArrayList::new ) ).forEach(System.out::println); [/code]
去掉List集合中重复的Map对象
晓之露: 等试一试

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原本我以为这辈子都不会学数学了.....

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