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Spark离线计算优化——增量小数据集更新全量大数据集

有两个k-v格式的RDD需要union之后再进行reduceByKey操作（如：要将每日增量几十万的数据更新到全量几亿的数据）

优化方案：先将两个RDD公共部分提取出来，然后将公共部分先union再进行reduceByKey，最后将结果和前面没有交集的RDD相加（union）

具体做法：将较小的RDD1的key放入set并广播broadcast，然后将大的RDD2过滤filter出含该key较小RDD21和不含该key较大RDD22，再将RDD1与RDD21进行union-reduceByKey操作（增量数据更新全量数据），结果再union上RDD22。union和reduceByKey的操作的时候注意要reparation。

方案的思路：拿增量数据更新全量数据时，全量数据是不会每条记录都会被更新，只需要拿出需要更新的数据进行更新操作即可。两个大小差异较大的RDD进行union操作会进行大量shuffle，处理速度会很慢，filter之后两个较小的并且大小相似的RDD进行union就快的多（还是需要reparation，保证相同的合理的分区数）；大的RDD的reducebykey操作也会很慢（因为存在大量shuffle）。

示意图：

Spark离线计算优化——增量小数据集更新全量大数据集_第1张图片

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