在大数据系统中使用分布式连接对复杂查询性能有何影响？

分布式连接在集群中的多个计算节点间组合数据集，以处理大量数据。其重要性在于能够对超出单机容量的大型数据集进行复杂分析。常见应用包括组合客户和交易数据的商业智能报告、关联不同来源事件的日志分析以及科学数据整合。 影响性能的核心挑战包括大量网络通信（节点间数据混洗）、数据倾斜（分布不均导致部分节点处理的数据量远超其他节点）以及数据交换策略（如哈希混洗连接或广播连接）的开销。这些因素显著增加了查询延迟和资源消耗。选择最优连接策略对性能影响重大，需要平衡内存、网络和计算成本。 分布式连接对复杂分析至关重要，但会引入显著的延迟和资源开销。其性能影响各不相同：优化后的连接能从海量数据中获取有价值的洞察，而管理不当的连接则会导致长时间延迟。缓解策略包括数据反规范化、仔细分区以最小化混洗、选择最高效的连接算法以及使用专用引擎。其业务价值在于支持大规模数据关联，这对明智决策至关重要。