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Hadoop应用架构（影印版）书籍详细信息
- ISBN：9787564170011
- 作者：暂无作者
- 出版社：暂无出版社
- 出版时间：暂无出版时间
- 页数：暂无页数
- 价格：89元
- 纸张：暂无纸张
- 装帧：暂无装帧
- 开本：暂无开本
- 语言：未知
- 丛书：暂无丛书
- TAG：暂无
- 豆瓣评分：暂无豆瓣评分
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原文赏析：
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。
其它内容：
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书籍真实打分
故事情节：7分
人物塑造：9分
主题深度：3分
文字风格：6分
语言运用：4分
文笔流畅：7分
思想传递：9分
知识深度：8分
知识广度：9分
实用性：6分
章节划分：5分
结构布局：6分
新颖与独特：9分
情感共鸣：7分
引人入胜：6分
现实相关：4分
沉浸感：8分
事实准确性：9分
文化贡献：5分
网站评分
书籍多样性：6分
书籍信息完全性：3分
网站更新速度：4分
使用便利性：5分
书籍清晰度：4分
书籍格式兼容性：8分
是否包含广告：7分
加载速度：3分
安全性：6分
稳定性：9分
搜索功能：9分
下载便捷性：6分
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