Spark map-side-join 关联优化 - 简书

将多份数据进行关联是数据处理过程中非常普遍的用法，不过在分布式计算系统中，这个问题往往会变的非常麻烦，因为框架提供的 join 操作一般会将所有数据根据 key 发送到所有的 reduce 分区中去，也就是 shuffle 的过程。造成大量的网络以及磁盘IO消耗，运行效率极其低下，这个过程一般被称为 reduce-side-join。

如果其中有张表较小的话，我们则可以自己实现在 map 端实现数据关联，跳过大量数据进行 shuffle 的过程，运行时间得到大量缩短，根据不同数据可能会有几倍到数十倍的性能提升。

下文将会以一个 demo 进行说明。

何时使用

在海量数据中匹配少量特定数据

原理

以前写过一篇关于spark-sql中利用broadcast join进行优化的文章，原理与那篇文章相同，这里重新画了图。

sparkSql broadcast join

reduce-side-join 的缺陷在于会将key相同的数据发送到同一个partition中进行运算，大数据集的传输需要长时间的IO，同时任务并发度收到限制，还可能造成数据倾斜。

reduce-side-join

reduce-side-join

map-side-join

map-side-join

代码说明

数据1（个别人口信息）:

身份证 姓名 ...
110   lsw 
222   yyy

数据2（全国学生信息）:

身份证 学校名称 学号 ...            
110   s1      211
111   s2      222
112   s3      233
113   s2      244

期望得到的数据 :

身份证 姓名 学校名称
110 lsw s1

将少量的数据转化为Map进行广播，广播会将此 Map 发送到每个节点中，如果不进行广播，每个task执行时都会去获取该Map数据，造成了性能浪费。

val people_info = sc.parallelize(Array(("110","lsw"),("222","yyy"))).collectAsMap()
val people_bc = sc.broadcast(people_info)

对大数据进行遍历，使用mapPartition而不是map，因为mapPartition是在每个partition中进行操作，因此可以减少遍历时新建broadCastMap.value对象的空间消耗，同时匹配不到的数据也不会返回（）。

val res = student_all.mapPartitions(iter =>{
    val stuMap = people_bc.value
    val arrayBuffer = ArrayBuffer[(String,String,String)]()
    iter.foreach{case (idCard,school,sno) =>{
          if(stuMap.contains(idCard)){
        arrayBuffer.+= ((idCard, stuMap.getOrElse(idCard,""),school))
      }
    }}
    arrayBuffer.iterator
})

也可以使用 for 的守卫机制来实现上述代码

val res1 = student_all.mapPartitions(iter => {
    val stuMap = people_bc.value
    for{
          (idCard, school, sno) <- iter
          if(stuMap.contains(idCard))
        } yield (idCard, stuMap.getOrElse(idCard,""),school)
})

完整代码

import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
import scala.collection.mutable.ArrayBuffer

object joinTest extends App{

  val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("test")
  val sc = new SparkContext(conf)

  /**
   * map-side-join
   * 取出小表中出现的用户与大表关联后取出所需要的信息
   * */
  //部分人信息(身份证,姓名)
  val people_info = sc.parallelize(Array(("110","lsw"),("222","yyy"))).collectAsMap()
  //全国的学生详细信息(身份证,学校名称,学号...)
  val student_all = sc.parallelize(Array(("110","s1","211"),
                                              ("111","s2","222"),
                                              ("112","s3","233"),
                                              ("113","s2","244")))

  //将需要关联的小表进行关联
  val people_bc = sc.broadcast(people_info)

  /**
   * 使用mapPartition而不是用map，减少创建broadCastMap.value的空间消耗
   * 同时匹配不到的数据也不需要返回（）
   * */
  val res = student_all.mapPartitions(iter =>{
    val stuMap = people_bc.value
    val arrayBuffer = ArrayBuffer[(String,String,String)]()
    iter.foreach{case (idCard,school,sno) =>{
      if(stuMap.contains(idCard)){
        arrayBuffer.+= ((idCard, stuMap.getOrElse(idCard,""),school))
      }
    }}
    arrayBuffer.iterator
  })

  /**
   * 使用另一种方式实现
   * 使用for的守卫
   * */
  val res1 = student_all.mapPartitions(iter => {
    val stuMap = people_bc.value
    for{
      (idCard, school, sno) <- iter
      if(stuMap.contains(idCard))
    } yield (idCard, stuMap.getOrElse(idCard,""),school)
  })

  res.foreach(println)