資料傾斜的解決方案 之 小表join大表轉為小表broadcast+map大表實現。
適用場景：在對rdd使用join類操作，或者是在spark sql中使用join語句時，
並且join操作中的乙個rdd或表的資料量比較小（比如幾百m或者一兩g）。
實現原理：普通的join是會走shuffle過程的，而一旦shuffle，
就相當於會將相同key的資料拉取到乙個shuffle read task中再進行join，此時就是reduce join。
但是如果乙個rdd比較小，則可以採用廣播小rdd全量資料+map運算元來實現與join同樣的效果，也就是map join，
將較小rdd中的資料直接通過collect運算元拉取到driver端的記憶體中來，然後對其建立乙個broadcast變數；
接著對另外乙個rdd執行map類運算元，在運算元函式內，從broadcast變數中獲取較小rdd的全量資料，
與當前rdd的每一條資料按照連線key進行比對，如果連線key相同的話，那麼就將兩個rdd的資料用需要的方式連線起來。
此時不會發生shuffle操作，也就不會發生資料傾斜。
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