背景

这里分享了 在进行spark sql 编写任务作业时遇到的问题，并记录了解决方案。

在编写sql代码时，需要尽量少使用 笛卡尔积，但是有些特殊场景下很难找到代替方案，比如下面的案例：

select 
  aa.*, sum(bb.work_date) as '工作日'
from aa
cross join work_date_dim bb on bb.begin_tm >= aa.任务开始时间 and bb.end_tm < aa.任务结束时间
group by ...

这里是求 任务开始时间 和 任务结束时间 之间的工作日总数。使用 笛卡尔积 + 限制条件 是比较好的处理方式。
但是，执行结果就是 特别慢！aa 表不到 10w， bb表只有几千条，执行了30分钟还是不行！

优化方案

这里使用 mapjoin 来进行优化。
优化后的sql如下：

select /*+ mapjoin(bb)*/
  aa.*, sum(bb.work_date) as '工作日'
from aa
cross join work_date_dim bb on bb.begin_tm >= aa.任务开始时间 and bb.end_tm < aa.任务结束时间
group by ...

sql修改后，不到 1分钟就执行完了，快得飞起！但是，注意bb表不能太大。
如果bb表是大表的话，可以考虑 借用临时表来避免 笛卡尔积，这个跟业务比较紧密关联。

mapjoin简单来说，就是把小表读取到分布式缓存中（DistributeCache），然后拷贝到计算节点上。由于在内存中操作，自然比较快了。