map-side-join inspark

在大数据处理场景中，多表Join是很是常见的一类运算。可是对于分布式系统来讲，这是个很大的麻烦，因为数据分布在各个节点上，在作join操做以前必须先要shuffle，这会致使巨大的网络传输IO，致使速度很慢。

下面，介绍一种map-side-join，该类join使用场景是一个大表和一个小表的链接操做，其中，“小表”是指文件足够小，能够加载到内存中。该算法能够将join算子执行在Map端，无需经历shuffle和reduce等阶段，所以效率很是高。

下面给出实例代码

// Fact table 
val flights = sc.parallelize(List( 
  ("SEA", "JFK", "DL", "418",  "7:00"), 
  ("SFO", "LAX", "AA", "1250", "7:05"), 
  ("SFO", "JFK", "VX", "12",   "7:05"), 
  ("JFK", "LAX", "DL", "424",  "7:10"), 
  ("LAX", "SEA", "DL", "5737", "7:10")))   
   // Dimension table 
val airports = sc.parallelize(List( 
  ("JFK", "John F. Kennedy International Airport", "New York", "NY"), 
  ("LAX", "Los Angeles International Airport", "Los Angeles", "CA"), 
  ("SEA", "Seattle-Tacoma International Airport", "Seattle", "WA"), 
  ("SFO", "San Francisco International Airport", "San Francisco", "CA"))) 
   // Dimension table 
val airlines = sc.parallelize(List( 
  ("AA", "American Airlines"),  
  ("DL", "Delta Airlines"),  
  ("VX", "Virgin America")))

须要把三个表join成以下格式：

Seattle           New York       Delta Airlines       418   7:00
San Francisco     Los Angeles    American Airlines    1250  7:05
San Francisco     New York       Virgin America       12    7:05
New York          Los Angeles    Delta Airlines       424   7:10
Los Angeles       Seattle        Delta Airlines       5737  7:10

其中fact表是很是巨大的，而两个dimension表比较小，咱们能够把小表加载到内存中

val airportsMap = sc.broadcast(airports.map{case(a, b, c, d) => (a, c)}.collectAsMap)
val airlinesMap = sc.broadcast(airlines.collectAsMap)

下面是map-side-join：

 
flights.map{case(a, b, c, d, e) =>  
   (airportsMap.value.get(a).get,  
    airportsMap.value.get(b).get,  
    airlinesMap.value.get(c).get, d, e)}.collect

运行结果的部分展现：

• ‍res: Array[(String, String, String, String, String)] = Array(
  (Seattle, New York, Delta Airlines, 418, 7:00),
  (San Francisco, Los Angeles, American Airlines, 1250, 7:05),
  (San Francisco, New York, Virgin America, 12, 7:05),
  (New York, Los Angeles, Delta Airlines, 424, 7:10),
  (Los Angeles, Seattle, Delta Airlines, 5737, 7:10))