在分布式系统中，当有星形数据（一个大表，若干个小表）需要 join 的时候，可以将小表的数据复制到每个 Map 节点，执行 Map Side Join, 而无须到 Reduce 节点进行连接操作，从而提升表连接的效率。

Hadoop 中使用 DistributedCache 来实现 Map side join。它可以将小文件分发到各个节点上，在连接的时候将小文件导入到内存中使用。Spark 在 Hadoop 的基础上，使用 Broadcast 来实现 Map side join。Broadcast 文件分发的效率要明显好于 DistributedCache，因为它采用更优化的文件广播算法，包括 P2P 算法等。

在 MPP 集市中，我们可以定义维度表，即 join 操作中的小表。在用户导入维度表的时候，将维度表分发到每个节点上，如下图所示：

当新加节点时，也需要将现有的维度表分发到该节点上。

当执行数据集市数据集时，可以进行 Map Side Join 的条件是：

（1）组合数据集，自服务数据集或者是 Yonghong 的 SQL 数据集。

（2）Join 操作中，必须符合星型数据，且小表是维度表（要求 Join 操作中，所有表中有且只有一个表是非维度表）

Naming 节点部署 Map Task 的时候，优先将任务分配给本地已有维度表的节点，并将需要的维度表信息发送到相应的 Map 节点。如果该 Map 节点没有对应的维度表信息，则请求 Naming 节点获取维度表，存在本地。

其中组合数据集和自服务数据集使用联接操作符（内部联接，左侧联接，右侧联接，外部联接）实现 Join, 组合数据集如下图所示 :

8.5版本中，在首页->管理系统->系统设置页面，在系统参数配置 -> 数据量参数配置区域添加参数： join.grid.maxrow 如下图所示

产品通过参数控制，对join的结果集进行了限制，来避免因join的结果集过大而导致的卡顿。当join的结果集超过参数限制时，推送预警信息，并且停止进行join。

Yonghong 的 SQL 数据集实现 MapSideJoin 需要创建 Yonghong 的 SQL 数据集，在数据集中输入如下 SQL 语句可以实现事实表和维度表的 join，如下图所示：