主要观点总结
本文介绍了在大数据处理任务中遇到的性能瓶颈问题及其优化过程，特别是涉及大量JOIN操作的任务。文章首先介绍了背景和问题描述，然后详细描述了快速止血方案、代码结构梳理、存在的问题以及相应的优化方案。优化方案包括视图落表、节点拆分、前置裁剪、中表关联和最终优化方案等。实施这些优化后，宽表产出时间得到了显著提前，并降低了回刷成本。文章还强调了从设计开发之初保持任务简单明了的重要性，以提高代码运行效率、可读性和降低运维成本。最后，文章提到了使用ChatGLM和LangChain构建高效的对话模型，以解决对话模型中的语义理解和交互问题，提高用户交互的自然性和流畅度。
关键观点总结
关键观点1: 背景介绍
描述了大数据处理任务中遇到的性能问题，特别是涉及大量JOIN操作的任务。
关键观点2: 快速止血方案
针对任务耗时过长问题，通过定位耗时的节点和优化join任务的资源和数据倾斜问题，提出了初步的解决方案。
关键观点3: 代码结构梳理
对代码主干链路进行梳理，分析存在的问题，如计算堆积、数据倾斜和回刷成本高昂等。
关键观点4: 优化方案
提出了包括视图落表、节点拆分、前置裁剪、中表关联和最终优化方案等在内的系列优化措施，以解决性能瓶颈问题。
关键观点5: 效果对比
实施优化后，宽表产出时间得到了显著提前，并降低了回刷成本。
关键观点6: 总结与展望
强调了保持任务简单明了的重要性，以提高代码运行效率、可读性和降低运维成本。同时，介绍了使用ChatGLM和LangChain构建高效的对话模型的应用前景。
文章预览
阿里妹导读 本文描述了大数据处理任务（特别是涉及大量JOIN操作的任务）中遇到的性能瓶颈问题及其优化过程。 一、背景 一句话介绍背景 二、快速止血 2.1、耗时卡点定位 先来看看这个让人头疼的慢节点，长什么样子 ？ 让我看看你是何方神圣 。 告辞告辞 ...... 从DAG图怕是很难看出问题，还是先按照latency对各个节点做降序排列，看看到底是在什么地方耗时最多。 几个join任务都是时长杀手，动辄半小时以上。 接下来点进几个耗时top的join任务，有两个发现： 1、或多或少都有数据倾斜现象。 2、多个非倾斜节点运行时间也比较长（30min～1h不等）。 到此为止，我们可以给出初步结论：任务运行耗时过长，是 数据倾斜 + join任务资源 不足两个原因共同导致的。 2.2、快速止血方案 1、针对join任务资源不足： 提高join任务
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