Hadoop应用架构（影印版） pdf 免费 地址 txt lrf 下载 kindle umd

暂无相关简介，正在全力查找中！

暂无相关目录，正在全力查找中！

暂无相关内容，正在全力查找中

暂无出版社相关信息，正在全力查找中！

暂无相关书籍摘录，正在全力查找中！

在线阅读地址：Hadoop应用架构（影印版）在线阅读

在线听书地址：Hadoop应用架构（影印版）在线收听

在线购买地址：Hadoop应用架构（影印版）在线购买

如果关联的数据集恰好按照关联的键分桶，而且一个数据集中桶的数量是另一个的倍数，那么就足够单独关联相应的桶，而不需要关联整个数据集了。着显著降低了两个数据集执行 Reduce 端关联（Reduce-side join） 的时间复杂度。这是因为 Reduce 端的关联非常消耗资源。但是，如果关联的是两个桶数据集，而不是两个整数数据集，那么关联相应的桶即可。这样就可以减少关联消耗。当然，来自两个表的不同的桶可以并行关联。另外，分桶之后的数据量通常都比较小，一般能够放入内存。所以整个关联操作可以在 Map-Reduce 任务的 Map 阶段将小桶加载到内存中进行。这就是所谓的 Map 端关联（Map-side join）。与 Reduce 端关联相比，它的性能更好。如果使用 Hive 进行数据分析，应该能自动识别分桶的表并执行这种优化。

如果桶中的数据时有序的（sorted），那么就可以使用合并连接（merge join），而且关联时不会将整个桶都存入内存。这比简单的桶关联（bucket join）更快，而且更加节省内存。Hive 也支持这种优化。注意，任何一个表都可以分桶，在没有逻辑意义的分区点上也是如此。对于经常进行关联操作的大表，最好对数据进行排序和分桶，而且要按照关联字段分桶。

暂无其它内容！