Spark SQL中实现Hive MapJoin

在Hive中，如果一个很大的表和一个小表做join，Hive可以自动或者手动使用MapJoin，将小表的数据加载到DistributeCache中，从而在使用Map Task扫描大表的同时，完成join，这对join的性能提升非常多。

在SparkSQL中，目前还不支持自动或者手动使用MapJoin。变通的方法是，将小表进行cache，然后再和大表做join。SparkSQL中cache的作用就是将小表数据广播到每一个Worker的内存中，和加载到DistributeCache中是一个道理。

具体实现如下：

create table t_lxw1234 as 
SELECT a.cookieid,
b.brand,
a.orderid AS ad_activity_id,
a.orderitemid AS ad_id,
a.siteid AS media_id,
a.inventoryid AS ad_area_id,
SUM(1) AS pv 
FROM lxw1234.t_log a 
join lxw1234.t_config b 
ON (a.orderid = b.ad_activity_id) 
WHERE a.pt = '2015-06-15' 
GROUP BY a.cookieid,
b.brand,
a.orderid,
a.orderitemid,
a.siteid,
a.inventoryid

上面SQL中，大表 lxw1234.t_log 有3亿多条记录，而小表 lxw1234.t_config 中只有1000多条，一般情况下，SparkSQL的执行计划如下图所示：

Spark执行计划

可以看出，先分别扫描两张表，之后在做ShuffledHashJoin，而在这一步，由于小表数据量非常小，也就是能关联上的键值很少，因此这里发生了数据倾斜，导致最后的几个task处理的数据量非常大，直到内存溢出而报错，如图：

Spark MapJoin

SparkSQL中提供了CACHE TABLE的命令，可以将一个表或者查询进行广播，命令如下：

CACHE TABLE t_config AS SELECT ad_activity_id,brand FROM lxw1234.t_config

这样，等于是将t_config这张table加载到DistributeCache中，接下来再用这张内存表和大表做join:

create table t_lxw1234 as 
SELECT a.cookieid,
b.brand,
a.orderid AS ad_activity_id,
a.orderitemid AS ad_id,
a.siteid AS media_id,
a.inventoryid AS ad_area_id,
SUM(1) AS pv 
FROM lxw1234.t_log a 
join t_config b 
ON (a.orderid = b.ad_activity_id) 
WHERE a.pt = '2015-06-15' 
GROUP BY a.cookieid,
b.brand,
a.orderid,
a.orderitemid,
a.siteid,
a.inventoryid

再看执行计划：

Spark MapJoin