简述Spark map join的实现原理 ？
Spark中的map join通常是指在进行join操作时，将其中一个较小的数据集加载到内存中，从而避免了成本较高的shuffle操作。这种技术主常用于处理大小极不相等的两个数据集的join。实现原理如下：
- 识别小表：在执行join操作之前，Spark会先识别出两个待join的RDD中较小的那一个。这个判断可以基于数据集的大小或者用户的提示（比如在Spark SQL中使用
broadcast函数）。 -
广播小表：将识别出的小表数据广播到所有的执行节点。在Spark中，广播是通过一个高效的广播变量机制实现的，它可以将数据高效地分发到所有节点的内存中。
-
在每个节点上进行本地join：在每个执行节点上，Spark会对大表的数据进行遍历，并与广播到该节点的小表数据进行匹配。由于小表数据已经在内存中，这个过程不需要进行网络传输或磁盘I/O操作，因此非常高效。
-
处理结果集：每个节点会生成自己的join结果集，这些结果集最后会被合并，形成最终的join结果。
使用map join的优点在于它可以显著减少因shuffle操作带来的网络传输和磁盘I/O，从而加快join操作的执行速度。但是，这种方法只适用于当其中一个表足够小，可以完整地加载到每个节点的内存中的场景。
举个例子，如果你有一个非常大的交易记录表和一个相对较小的用户信息表，你可以将用户信息表广播到所有节点，然后在每个节点上将交易记录与用户信息进行本地匹配，这样可以避免在大表上执行成本高昂的shuffle操作。