2-Spark-1-性能调优-数据倾斜2-Join/Broadcast的使用场景

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技术点：RDD的join操作可能产生数据倾斜，当两个RDD不是非常大的情况下，可以通过Broadcast的方式在reduce端进行类似（Join）的操作：

　　broadcast是进程级别的，只读的。

　　broadcast 可以适用于小表的广播，通过广播到对应节点的内存中（受blockManager的管理），该节点的Rdd通过mapPartitions方法，并通过blockmanager获取到broadcast的内容，进行对相同的key进行（join）操作。

　　map方法是将遍历rdd的每个partitions中的每条记录，mapPartitions是遍历到rdd的每个Partitions，相当是基于一个数组（相当于每个partition的缓存）进行批量操作。

适用场景：这种通过Broadcast广播的方式适用于小表，不适用于RDD的数据量非常大的情况，可能会导致OOM,并且对于Gc也是一个比较大的负担（broadcast的变量占用的内存，很容易就会成为Jvm中老年代的成员，且占用较大）。

2-Spark-1-性能调优-数据倾斜2-Join/Broadcast的使用场景

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