一、说明

MapReduce提供的表连接操作包括：Map端join、Reduce端join、semi join（半连接）。

Map端join是指数据到达map处理函数之前进行合并的，效率要远远高于Reduce端join；因为Reduce端join是把所有的数据都经过Shuffle，非常消耗资源。

common join/shuffle join/reduce join (都是指同一个)。

1、Map join（也叫作 boardcast join）

连接的数据中，有一份数据比较小，小数据全部加载到内存，按关键字建立索引。
大数据文件作为map的输入文件，对map()函数每一对输入，都能够方便地和已加载到内存的小数据进行连接。
把连接结果按key输出，经过shuffle阶段，reduce端得到的就是已经按key分组的、并且连接好了的数据。

这种方法，要使用hadoop中的DistributedCache把小数据分布到各个计算节点，每个map节点都要把小数据库加载到内存，按关键字建立索引。
这种方法有明显的局限性：有一份数据比较小，在map端，能够把它加载到内存，并进行join操作。

2、Reduce join

在map阶段, 把关键字作为key输出，并在value中标记出数据是来自data1还是data2。
因为在shuffle阶段已经自然按key分组，reduce阶段，判断每一个value是来自data1还是data2,在内部分成2组，做集合的乘积。
这种方法有2个问题：
1、map阶段没有对数据瘦身，shuffle的网络传输和排序性能很低。
2、reduce端对2个集合做乘积计算，很耗内存，容易导致OOM。

3、semi join

semi join就是所谓的半连接，其实仔细一看就是reduce join的一个变种，就是在map端过滤掉一些数据，在网络中只传输参与连接的数据，不参与连接的数据不必在网络中进行传输，从而减少了shuffle的网络传输量，使整体效率得到提高，其他思想和reduce join是一模一样的。说得更加接地气一点就是将小表中参与join的key单独抽出来通过DistributedCach分发到相关节点，然后将其取出放到内存中（可以放到HashSet中），在map阶段扫描连接表，将join key不在内存HashSet中的记录过滤掉，让那些参与join的记录通过shuffle传输到reduce端进行join操作，其他的和reduce join都是一样的。
semi join也是有一定的适用范围的，其抽取出来进行join的key是要放到内存中的，所以不能够太大，否则容易在Map端造成OOM。

4、使用BloomFilter过滤空连接的数据

对其中一份数据在内存中建立BloomFilter，另外一份数据在连接之前，用BloomFilter判断它的key是否存在，如果不存在，那这个记录是空连接，可以忽略。

5、使用内存服务器，扩大节点的内存空间

针对map join，可以把一份数据存放到专门的内存服务器，在map()方法中，对每一个<key,value>的输入对，根据key到内存服务器中取出数据，进行连接。

6、使用mapreduce专为join设计的包

jar： mapreduce-client-core.jar
package： org.apache.hadoop.mapreduce.lib.join