join不产生Shuffle的情况及案例实战

2.9 join不产生Shuffle的情况及案例实战 2.9.1 join在什么情况下不产生Shuffle及其运行原理 在大数据处理场景中，多表Join是非常常见的一类运算。为了便于求解，通常会将多表join问题转为多个两表连接问题。两表Join的实现算法非常多，一般我们会根据两表的数据特点选取不同的join算法，其中，最常用的两个算法是map-side join和reduce-side join。map-side join也就是join不产生Shuffle。 Map-side Join使用场景是一个大表和一个小表的连接操作，其中，“小表”是指文件足够小，可以加载到内存中。该算法可以将join算子执行在Map端，无需经历Shuffle和reduce等阶段，因此效率非常高。 在Hadoop MapReduce中， map-side join是借助DistributedCache实现的。DistributedCache可以帮我们将小文件分发到各个节点的Task工作目录下，这样，我们只需在程序中将文件加载到内存中（例如保存到Map数据结构中），然后借助Mapper的迭代机制，遍历另一个大表中的每一条记录，并查找是否在小表中，如果在则输出，否则跳过。 在Apache Spark中，同样存在类似于DistributedCache的功能，称为“广播变量”（Broadcast variable）。其实现原理与DistributedCache非常类似，但提供了更多的数据/文件广播算法，包括高效的P2P算法，该算法在节点数目非常多的场景下，效率远远好于DistributedCache这种基于HDFS共享存储的方式，具体比较可参考“Performance