Spark mapJoin与broadcast join的区别

Apache Spark 是一个用于大规模数据处理的开源分布式计算框架

1. MapJoin： MapJoin 是一种基于哈希表的连接策略，它将一个表（通常是小表）加载到内存中，然后将其哈希表。接下来，Spark 会将另一个表（通常是大表）的每个分区映射到内存中的哈希表，并执行连接操作。这样，MapJoin 可以在 O(1) 时间内完成连接操作，从而大大提高连接性能。然而，MapJoin 只适用于小表，因为将整个表加载到内存中可能会导致内存不足的问题。

2. Broadcast Join： Broadcast Join 是另一种连接策略，它将一个表（通常是小表）广播到集群中的所有节点。这样，每个节点都可以在本地执行连接操作，而不需要与其他节点进行数据交换。Broadcast Join 的性能取决于小表的大小和集群的资源利用率。当小表非常大时，广播整个表可能会导致网络拥塞和内存不足的问题。

总结一下，MapJoin 和 Broadcast Join 都是用于加速连接操作的策略，但它们适用于不同场景：

• MapJoin 适用于小表，它将小表加载到内存中，然后在本地执行连接操作。这样可以避免数据传输和网络拥塞，但需要确保内存足够容纳小表。
• Broadcast Join 适用于大表，它将小表广播到集群中的所有节点，这样每个节点都可以在本地执行连接操作。这样可以减少数据传输，但需要确保小表不会占用过多内存。