cache表，数据放内存，数据被广播到Executor，
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，这个过程是map-side-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 运行图如下
map-side-join 运行图如下
一.几种缓存方法
1.CACHE TABLE
//缓存全表
sqlContext.sql("CACHE TABLE activity")
//缓存过滤结果
sqlContext.sql("CACHE TABLE activity_cached as select * from activity where ...")
CACHE TABLE 是即时生效的，如果你想等到一个action操作再缓存数据可以使用 CACHE LAZY TABLE,这样操作会直到一个 action 操作才被触发，例如 count(*)
sqlContext.sql("CACHE LAZY TABLE ...")
取消hive表缓存数据
sqlContext.sql("UNCACHE TABLE activity")
示例:
我们也需要注意cacheTable与uncacheTable的使用时机，cacheTable主要用于缓存中间表结果，它的特点是少量数据且被后续计算（SQL）频繁使用；如果中间表结果使用完毕，我们应该立即使用uncacheTable释放缓存空间，用于缓存其它数据
2.将dataFrame注册成表并缓存
val df = sqlContext.sql("select * from activity")
df.registerTempTable("activity_cached")
sqlContext.cacheTable("activity_cached")
Tip:cacheTable操作是lazy的，需要一个action操作来触发缓存操作。
对应的uncacheTable可以取消缓存
sqlContext.uncacheTable("activity_cached")
3.缓存dataFrame
val df = sqlContext.sql("select * from tableName")
df.cache()
二.缓存结果
缓存时看到如下提示:
Added rdd_xx_x in memory on ...
如果内存不足，则会存入磁盘中,提示如下:
Added rdd_xx_x on disk on ...
缓存数据后可以在Storage上看到缓存的数据
三.一些参数
spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold
该参数默认为10M,在进行join等聚合操作时，将小于该值的表broadcast到每台worker，消除了大量的shuffle操作。
spark.rdd.compress true
将rdd存入mem或disk前再进行一次压缩，效果显著，我使用cacheTable了一张表，没有开启该参数前总共cache了54G数据,开启这个参数后只34G,可是执行速度并没有收到太大的影响。
spark.sql.shuffle.partitions
这个参数默认为200，是join等聚合操作的并行度，如果有大量的数据进行操作，造成单个任务比较重,运行时间过长的时候，会报如下的错误:
org.apache.spark.shuffle.FetchFailedException: Connection from /192.168.xx.xxx:53450 closed
这个时候需要提高该值。
四.注意
- cache 的表不一定会被广播到Executor，执行map side join！！！
- 有另外一个参数：spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 会判断是否将该表广播；
- spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold参数默认值是10M，所以只有cache的表小于10M的才被广播到Executor上去执行map side join，因此要特别要注意，因此在选择cache表的时候，要注意表的大小和spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold参数的调整。如果内存比较充足，建议调大该参数。