join()CompletableFuture.join() 是用于等待异步任务完成并获取结果的方法。 在使用 CompletableFuture.join() 方法时，如果异步任务已经完成，则该方法会立即返回任务的执行结果；如果异步任务尚未完成，则该方法会阻塞当前线程，直到任务执行完成并返回结果为止。下
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2023-10-15 12:38:27
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1： Fork/join fork/join: fork是分叉的意思， join是合并的意思。 Fork/Join框架：是JAVA7提供的一个用于并行执行任务的框架，是一个把大任务分割成若干个小任务，最终汇总每个小任务结果后得到大任务结果的框架。 Fokr/Join的适合场景：所处理的元素必须是独立
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2018-01-18 22:49:00
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一、基础 1、Reduce join 会给Reduce带来过多的负载，容易使数据发生倾斜 2、Map join 适用于一张小表和一张大表 二、实现 1、在Mapper的setup阶段，将文件读取到缓存集合中(小文件) 2、在驱动函数中加载缓存 job.addCacheFile(new URI(路径)
原创
2021-07-14 13:58:31
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# MySQL Map Join：实现高效数据查询的利器
在数据库查询中，Join 操作是常见的操作之一，用于将两个或多个表中的数据连接起来。但是，当Join 的表较大时，传统的 Join 操作可能会导致性能下降，影响查询效率。为了提高查询性能，MySQL 提供了 Map Join 的功能。
## 什么是 MySQL Map Join？
MySQL Map Join 是一种优化技术，用于处理
原创
2024-04-06 04:39:59
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一、需求分析 1、需求 与Reduce join的需求一致 2、分析 a、在mapper的setup加载缓存，设置 kv 键值对 b、在map()方法中根据pid 获取 panme 根据上面的k v c、写driver，设置reducenum为 0 ，使用缓存文件 二、代码 1、Driver pac
原创
2021-07-14 13:58:31
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适用场景：小表可以全部读取放到内存中。两个在内存中装不下的大表，不适合map端join。在一个TaskTracker中可以运行多个map任务。每个map任务是一个java进程，如果每个map从HDFS中读取相同的小表内容，就有些浪费了。使用DistributedCache，小表内容可以加载在TaskTracker的linux磁盘上。每个map运行时只需要从linux磁盘加载数据就行了，
原创
2022-09-05 16:34:26
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Spark广播变量之大表left join小表时如何进行优化以及小表的正确位置放置，带着这个目标我们一探究竟。项目场景： 最近工作中遇到一个场景： 有一个超大表3.5T和一个小表963K 需要做关联查询，使用到广播变量，广播小表数据，left join后接小表。 领提出优化，说小表在左left join可以执行效率，我提出了反对意见，为了验证领导所说的对与错，专门进行了测试问题描述：首先使用一个3
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2023-09-05 17:59:38
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Map Join和Reduce Join俩种Join的介绍MapReduce JoinReduce JoinMap Join数据Reduce Join自定义类Mapper阶段Reduce阶段Driver阶段结果Map JoinMapper阶段Driver阶段结果俩种Join的介绍MapReduce Join对两份数据data1和data2进行关键词连接是一个很通用的问题。如果数据量比较小，完全可以在内存中完成连接；如果数据量比较大，在内存进行连接操会发生内存溢出（OOM）。那么此时就可以用 Map
原创
2021-08-03 10:08:26
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hive 的 join 类型有好几种，其实都是把 MR 中的几种方式都封装实现了，其中 join on、left semi join 算是里边具有代表性，且使用频率较高的 join 方式。
1、联系他们都是 hive join 方式的一种，join on 属于 common join（shuffle join/reduce join），而 left semi join 则属于
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2023-07-20 21:59:27
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# Spark SQL Map Join 实现指南
## 引言
Spark SQL是一种用于处理结构化数据的分布式查询引擎，提供了一种方便的方法来处理和分析数据。在Spark SQL中，Map Join是一种优化技术，用于在两个或多个数据集之间进行连接操作。本文将介绍如何使用Spark SQL实现Map Join，并提供详细的步骤和示例代码。
## 流程图
```flow
st=>start:
原创
2023-08-15 13:53:48
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# Spark 启动 Map Join 的科普文章
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理和分析。在处理大量数据时，优化查询性能是至关重要的。其中，Map Join（也称为广播连接）是一种在 Spark 中常用的优化技术，特别适合用于连接小表与大表。本文将详细介绍 Map Join 的工作原理、使用场景以及相关代码示例。
## 什么是 Map Join？
状态保存： structured streaming 提供了两个自定义分组聚合函数：mapGroupsWithState，flatMapGroupsWithState，允许开发者基于事件时间或者处理时间进行有状态的流计算。 &nb
Hadoop系列文章目录1、hadoop3.1.4简单介绍及部署、简单验证2、HDFS操作 - shell客户端3、HDFS的使用（读写、上传、下载、遍历、查找文件、整个目录拷贝、只拷贝文件、列出文件夹下文件、删除文件及目录、获取文件及文件夹属性等）-java4、HDFS-java操作类HDFSUtil及junit测试（HDFS的常见操作以及HA环境的配置）5、HDFS API的RESTful风格
原创
精选
2023-05-15 15:39:54
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介绍mapreduce的两种join方式，其中map端的join使用到了分布式缓存
原创
2023-05-15 17:05:37
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目录Map join（Distributedcache分布式缓存）使用场景解决方案具体办法： 采用distributedcac
原创
2022-07-06 17:19:03
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java two map left join - 国际版 Bing https://cn.bing.com/search?FORM=U227DF&PC=U227&q=java+two+map+left+join 两个不同的Java对象的“左连接”-代码日志 https://stackoverflow
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2020-06-29 19:18:00
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在 JavaScript 中，map() 和 join() 是数组（Array）的两个常用方法，它们可以链式组合使用，高效处理数据并生成字符串。下面通过具体示例和对比帮你彻底掌握它们！1. map() 方法作用：遍历数组的每个元素，并根据回调函数返回一个新数组（原数组不变）。语法：const newArray = arr.map((item, index, array) => {
ret
如何实现“hive left join map数量”
## 1. 流程概述
在Hive中，我们可以使用左连接（left join）来连接两个或多个表。这里的任务是实现“hive left join map数量”，也就是统计左连接时Map任务的数量。下面是实现这个任务的步骤概述：
1. 创建两个表，并向表中插入数据。
2. 使用左连接（left join）将两个表连接起来。
3. 统计左连接时
原创
2024-01-20 08:01:40
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completableFuture 是对FutureTask的扩展，FutureTask就只是有个get的方法，也就是获取任务执行的返回值。而completableFuture首先运用了线程池，然后还加入了一些类似注册的方法，以至于在某一个任务返回后可以执行被注册的方法，这些方法可以只是在那个任务结束后执行（不用那个任务的返回值），有的是可以以那个任务的返回值或者异常做进一步的操作。that is
原创
2019-08-11 22:03:16
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### 什么是 Hive Map Join?
在 Hive 中，Map Join 是一种优化技术，用于在处理大规模数据时提高查询性能。当一个查询需要连接多个表时，Hive 会使用 Map Join 来将两个表中的数据分别加载到内存中，然后在内存中执行连接操作，避免了传统的 Reduce Join 中的磁盘读写操作，提高了查询的速度。
### Map Join 的原理
Map Join 在执行
原创
2024-04-12 04:27:45
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