本文由AI智能模型生成,在自有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,訓(xùn)練NLP文本生成模型,根據(jù)標(biāo)題生成內(nèi)容,適配到模板。內(nèi)容僅供參考,不對(duì)其準(zhǔn)確性、真實(shí)性等作任何形式的保證,如果有任何問題或意見,請(qǐng)聯(lián)系contentedit@huawei.com或點(diǎn)擊右側(cè)用戶幫助進(jìn)行反饋。我們?cè)瓌t上將于收到您的反饋后的5個(gè)工作日內(nèi)做出答復(fù)或反饋處理結(jié)果。
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智能推薦:在整個(gè)DN或Broadcast過程中,為了實(shí)現(xiàn)整個(gè)計(jì)算過程中的做拆分,將SQL中的RDD轉(zhuǎn)換為行產(chǎn)生的優(yōu)化,可以解決現(xiàn)有數(shù)據(jù)本地計(jì)算和計(jì)算,提升SQL的性能。SQL優(yōu)化,就是為了實(shí)現(xiàn)本地化操作,用戶可以通過SQL語句的JDBC動(dòng)態(tài)編譯技術(shù),在主機(jī)上運(yùn)行業(yè)務(wù),將SQL語句切回結(jié)果返回給遠(yuǎn)程執(zhí)行,提升執(zhí)行效率。下面介紹各種SQL的執(zhí)行方式有:優(yōu)化器估計(jì)求解、平均、最大推薦結(jié)果、每種計(jì)算的方式。從生成計(jì)劃,優(yōu)化器會(huì)根據(jù)表的統(tǒng)計(jì)信息,隨機(jī)生成相應(yīng)的執(zhí)行計(jì)劃。更多標(biāo)題相關(guān)內(nèi)容,可點(diǎn)擊查看
