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Pig的查询优化策略包括:
常量折叠:在查询计划中识别和折叠常量,减少中间数据的生成和传输。
表达式下推:将查询中的表达式下推到数据源中,减少中间数据的生成和传输。
预测执行:通过对数据源进行采样或统计信息收集,预测查询执行计划的效果,选择最优的执行计划。
并行执行:将查询分解为多个并行任务,以提高查询的执行效率。
数据本地化:将数据和计算逻辑尽可能地放在同一台机器上,减少数据的传输和网络开销。
合并操作:将多个操作合并为一个操作,减少中间数据生成和传输。
数据压缩:对数据进行压缩,减少数据的传输和磁盘空间占用。
数据分区:将数据按照一定的规则进行分区存储,提高查询的效率。
优化连接:对连接操作进行优化,避免笛卡尔积和大数据量的传输。
缓存数据:将查询中的中间结果缓存,避免重复计算。
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