Spark-Join优化之Broadcast

适用场景

• 进行join中至少有一个RDD的数据量比较少（比如几百M，或者1-2G)
• 因为，每个Executor的内存中，都会驻留一份广播变量的全量数据

Broadcast与map进行join代码示例

创建RDD

val list1 = List((jame,), (wade,), (kobe,))
val list2 = List((jame,cave), (wade,bulls), (kobe,lakers))
val rdd1 = sc.makeRDD(list1)
val rdd2 = sc.makeRDD(list2)

传统的join

// 传统的join操作会导致shuffle操作。
// 因为两个RDD中，相同的key都需要通过网络拉取到一个节点上，由一个task进行join操作。
val rdd3 = rdd1.join(rdd2)
// 结果如下
scala> rdd1.join(rdd2).collect
res27: Array[(String, (Int, String))] = Array((kobe,(,lakers)), (wade,(,bulls)), (jame,(,cave)))

使用Broadcast+map的join操作

// Broadcast+map的join操作，不会导致shuffle操作。
// 使用Broadcast将一个数据量较小的RDD作为广播变量
val rdd2Data = rdd2.collect()
val rdd2Bc = sc.broadcast(rdd2Data)

// 在rdd1.map算子中，可以从rdd2DataBroadcast中，获取rdd2的所有数据。
// 然后进行遍历，如果发现rdd2中某条数据的key与rdd1的当前数据的key是相同的，那么就判定可以进行join。
def function(tuple: (String,Int)): (String,(Int,String)) ={
    for(value <- rdd2Bc.value){
     if(value._1.equals(tuple._1))
        return (tuple._1,(tuple._2,value._2.toString))
         }
         (tuple._1,(tuple._2,null))
         }

// 在rdd1.map算子中，可以从rdd2DataBroadcast中，获取rdd2的所有数据。
// 然后进行遍历，如果发现rdd2中某条数据的key与rdd1的当前数据的key是相同的，那么就判定可以进行join。
// 此时就可以根据自己需要的方式，将rdd1当前数据与rdd2中可以连接的数据，拼接在一起（String或Tuple）。
val rdd3 = rdd1.map(function(_))

//结果如下,达到了与传统join相同的效果
scala> rdd1.map(function(_)).collect
res31: Array[(String, (Int, String))] = Array((jame,(,cave)), (wade,(,bulls)), (kobe,(,lakers)))