SparkSqlLeftJoin（多对多）导致的数据膨胀问题和解决问题：⼤表left join⼩表，⼩表有20万条，⼤概就12M⼤⼩。⼤表有30多亿条，对应分区下有40个HDFS⽂件，简单的⼀个left join，跑了⼏个⼩时跑不出结果。
INSERT OVERWRITE TABLE 结果表 PARTITION(dt='20220302')
select
vertice,types,gid
from (
select
vertice,gid,types
from
⼤表
where dt='20220302'
) a
left join (
SELECT
srcgid,dstgid
FROM
⼩表
WHERE dt='20220302') as b
sql left join 多表连接on a.gid = b.srcgid
解决：
1. 刚开始没仔细研究，做了两个优化：⼩表cache然后⼴播；⼤表select的时候重分区，增加并发数，还是没跑过，发现执⾏到left join的时候，数据膨胀得⾮常⼤，6000万的数据 join 20万数据，膨胀到千亿条。
2. 定位发现，在⼩表中，相同的srcgid对应多条不同的dstgid，⽐如相同的srcgid对应有100个dstgid，那么left join时，匹配的⼤表记录，每条记录都会膨胀成100条，和业务对接好需求之后，修改了，srcgid对应的dstgid只取其中⼀个，使⼤表关联⼩表的多对多情况，变成多对1。这样跑了⼏分钟就跑出来了。
--对这张⼩表重新⼊库，srcgid只对应⼀个dstgid，其他代码不变。
INSERT OVERWRITE TABLE ⼩表 PARTITION(dt='20220303')
select srcgid,min(dstgid) from (
select srcgid,dstgid from map表1 WHERE dt='20220303'
union
select srcgid,dstgid from map表2 WHERE dt='20220303'
)a
group by srcgid