Apache Spark 是一个用于大规模数据处理的开源分布式计算系统
MapJoin 是一种连接大量数据集的技术，它可以在 Map 阶段就完成连接操作，从而减少 Shuffle 阶段的数据传输量，提高查询性能。MapJoin 可以将一个表（通常是小表）加载到内存中，然后在 Map 阶段与另一个表（通常是大表）进行连接。这样可以避免在大表上进行多次 Shuffle 操作，从而提高性能。
缓存策略是 Spark 中用于优化数据存储和访问的技术。Spark 支持多种缓存策略，如 MEMORY_ONLY、MEMORY_AND_DISK、DISK_ONLY 等。这些策略决定了 Spark 如何在内存和磁盘之间存储和管理数据。
MapJoin 与缓存策略的关系在于，MapJoin 可以利用缓存策略来提高连接操作的性能。当将小表加载到内存中进行 MapJoin 时，如果内存不足以容纳整个小表，Spark 会根据缓存策略将部分数据存储在磁盘上。这样可以确保小表的数据被完全加载到内存中，从而提高连接性能。
以下是一些建议的缓存策略，以提高 MapJoin 的性能：
使用 MEMORY_ONLY 策略：将数据完全存储在内存中，如果内存不足，Spark 会抛出异常。这是最理想的缓存策略，因为它可以最大限度地提高 MapJoin 的性能。但是，如果数据集非常大，可能会导致内存不足的问题。
使用 MEMORY_AND_DISK 策略：当内存不足以容纳整个数据集时，Spark 会将部分数据存储在磁盘上。这样可以确保数据被完全加载到内存中，从而提高连接性能。但是，由于磁盘访问速度较慢，这种策略可能会导致性能下降。
使用 MEMORY_ONLY_SER 策略：与 MEMORY_ONLY 类似，但是数据是以序列化的形式存储在内存中的。这可以减少内存使用，但可能会增加序列化和反序列化的开销。
总之，MapJoin 与缓存策略密切相关，通过合理选择缓存策略，可以显著提高 MapJoin 的性能。在实际应用中，需要根据数据集的大小和内存资源来选择合适的缓存策略。