spark的join操作

当我们在操作表进行join时，如何尽可能的避免shuffle过程？

（1）设置分数函数和分数数一样

两个RDD进行join操作前，对其分别执行了paritionBy 算子操作，并执行力分区函数和分区数：分区函数使用了HashPartition，分区数分别为1和2。

分区函数一样、分区数不一样

上图中可以看到，两个RDD发生join 是个宽依赖，是发生shuffle了的；那如何避免shuffle呢？
让join操作变成窄依赖便不会产生shuffle了，需要让两个RDD的分区函数和分区一样即刻实现窄依赖的效果。看下图就可以简单了解到。

分区函数、分区数一样

（2）使用map-side join 替换掉join

这个场景有点局限了，其中一个表不能过大，因为需要进行广播，如果太大，那么广播到executor端，会占用的内存过大。

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