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❖表达式运算执行效率提升

目前，关于表达式的处理部分，一部分表达式使用产品自带的处理引擎，一部分表达式使用 js 引擎（jsEngine）来处理。一个表达式 , 既有系统支持的表达式 , 又有系统不支持的表达式 , 则还是会用 js 引擎（jsEngine）解析。

在处理大数据量的集市数据时，由 jsEngine 处理的表达式效率要比产品自身支持的表达式的效率低，因此为了提高表达式的处理效率，7.0 版本对产品自身支持的表达式范围进行了扩展，主要新增了对以下几个表达式的支持：

 

❖Local Reduce优化

MPP数据集市在数据节点（Map节点）可提前进行局部的Reduce计算，即Local Reduce。

在一些计算场景中，有自助分析类的报表，这类报表依赖的数据集一般比较大，而且绑定维度不固定，结果集可能会比较大。当结果集较大时，reduce节点的处理内存很容易成为瓶颈，无法满足计算处理需要，因此对Local Reduce进行了优化，当计算满足Local Reduce的时候，在Map节点等待一定时间来尽可能多的进行Local Reduce计算，充分利用集市计算资源，达到提升集市计算处理速度的目标。

目前Local Reduce主要从这几个方面判定Map结果是否需要进行Local Reduce运算：

•汇总计算且Map计算的结果集小于500000；

•当前local reduce的压缩比率小于0.33；

•在map完成时已经有local reduce的执行，且满足上面两条。

           

❖多Reduce 节点参与聚合计算

多Reduce节点参与聚合计算，将结果返回client节点进行结果集合并。不仅可以提高计算的并行度，缓解Reduce节点内存占用的压力，还可以实现流式处理效果，及时将单个Reduce计算结果返回给后续计算使用。

注意：默认情况下，仍然是单Reduce节点参与聚合计算。如需多Reduce节点参与，可在数据集或制作报告模块添加参数_RED_TASK_COUNT_（默认值为1）。该参数值代表有几个Reduce节点参与计算。前提是，用户具有足够的Reduce节点。

1.多Reduce的开关通过参数控制，在创建数据集界面或制作报告界面，点击编辑参数，如下图所示

 

2.点击添加参数，编辑名称中输入 _RED_TASK_COUNT_，点击确定，如下图所示。

 

3.设置参数类型为数值类型，勾选单个值，并输入需要参与计算的Reduce节点数量，点击确定。以需要参与Reduce计算的数量为4举例：如下图所示

 

❖管理任务和计算任务隔离

产品中很多地方采用了线程池，异步执行的线程池任务带来一些问题是会有等待的任务。将管理类型的任务和计算类型的任务进行物理隔离，当出现任务排队时，不会有互相影响的情况发生。

•相关属性配置：

以下属性配置中的值都是系统默认值，可根据使用情况来决定是否进行调整，一般使用默认值即可。