MapReduce đã trở thành một mô hình lập trình chính cho phân tích và xử lý dữ liệu lớn trong những năm gần đây. Tuy nhiên, mô hình này vẫn còn tồn tại một số mặt hạn chế như chưa hỗ trợ đầy đủ cho các tính toán lặp, cơ chế bộ nhớ đệm (cache), và các hoạt động với đa đầu vào (multiple inputs). Ngoài ra, các chi phí cho việc đọc/viết và truyền thông dữ liệu của mô hình còn quá tốn kém. Một trong những hoạt động phức tạp đáng chú ý và thường được sử dụng trong MapReduce đó là Join đệ quy. Nó đòi hỏi những đặc trưng xử lý mà cũng chính là những hạn chế của MapReduce. Vì vậy, trong nghiên cứu này, chúng tôi đề xuất một số giải pháp hiệu quả cho xử lý Join đệ quy trên nền tảng xử lý dữ liệu lớn thế hệ mới Spark. Đề xuất của chúng tôi đã loại bỏ một lượng lớn dữ liệu dư thừa được tạo ra trong các xử lý lặp của Join đệ quy, tận dụng những lợi thế của việc xử lý trong bộ nhớ và cơ chế bộ nhớ đệm để giảm thiểu các chi phí có liên quan. Thông qua mô hình chi phí và các thực nghiệm, nghiên cứu này chỉ ra rằng các giải pháp của chúng tôi đã cải tiến đáng kể hiệu suất thực thi của Join đệ quy trong môi trường MapReduce.