Join作為SQL中一個重要語法特性，幾乎所有稍微復(fù)雜一點的數(shù)據(jù)分析場景都離不開Join，如今Spark SQL(Dataset/DataFrame)已經(jīng)成為Spark應(yīng)用程序開發(fā)的主流，作為開發(fā)者，我們有必要了解Join在Spark中是如何組織運行的。

SparkSQL總體流程介紹

在闡述Join實現(xiàn)之前，我們首先簡單介紹SparkSQL的總體流程，一般地，我們有兩種方式使用SparkSQL，一種是直接寫sql語句，這個需要有元數(shù)據(jù)庫支持，例如Hive等，另一種是通過Dataset/DataFrame編寫Spark應(yīng)用程序。如下圖所示，sql語句被語法解析(SQL AST)成查詢計劃，或者我們通過Dataset/DataFrame提供的APIs組織成查詢計劃，查詢計劃分為兩大類：邏輯計劃和物理計劃，這個階段通常叫做邏輯計劃，經(jīng)過語法分析(Analyzer)、一系列查詢優(yōu)化(Optimizer)后得到優(yōu)化后的邏輯計劃，最后被映射成物理計劃，轉(zhuǎn)換成RDD執(zhí)行。

對于語法解析、語法分析以及查詢優(yōu)化，本文不做詳細(xì)闡述，本文重點介紹Join的物理執(zhí)行過程。

Join基本要素

如下圖所示，Join大致包括三個要素：Join方式、Join條件以及過濾條件。其中過濾條件也可以通過AND語句放在Join條件中。

Spark支持所有類型的Join，包括：

inner join

left outer join

right outer join

full outer join

left semi join

left anti join

下面分別闡述這幾種Join的實現(xiàn)。

Join基本實現(xiàn)流程

總體上來說，Join的基本實現(xiàn)流程如下圖所示，Spark將參與Join的兩張表抽象為流式遍歷表(streamIter)和查找表(buildIter)，通常streamIter為大表，buildIter為小表，我們不用擔(dān)心哪個表為streamIter，哪個表為buildIter，這個spark會根據(jù)join語句自動幫我們完成。

在實際計算時，spark會基于streamIter來遍歷，每次取出streamIter中的一條記錄rowA，根據(jù)Join條件計算keyA，然后根據(jù)該keyA去buildIter中查找所有滿足Join條件(keyB==keyA)的記錄rowBs，并將rowBs中每條記錄分別與rowAjoin得到j(luò)oin后的記錄，最后根據(jù)過濾條件得到最終join的記錄。

從上述計算過程中不難發(fā)現(xiàn)，對于每條來自streamIter的記錄，都要去buildIter中查找匹配的記錄，所以buildIter一定要是查找性能較優(yōu)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。spark提供了三種join實現(xiàn)：sort merge join、broadcast join以及hash join。

sort merge join實現(xiàn)

要讓兩條記錄能join到一起，首先需要將具有相同key的記錄在同一個分區(qū)，所以通常來說，需要做一次shuffle，map階段根據(jù)join條件確定每條記錄的key，基于該key做shuffle write，將可能join到一起的記錄分到同一個分區(qū)中，這樣在shuffle read階段就可以將兩個表中具有相同key的記錄拉到同一個分區(qū)處理。前面我們也提到，對于buildIter一定要是查找性能較優(yōu)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，通常我們能想到hash表，但是對于一張較大的表來說，不可能將所有記錄全部放到hash表中，另外也可以對buildIter先排序，查找時按順序查找，查找代價也是可以接受的，我們知道，spark shuffle階段天然就支持排序，這個是非常好實現(xiàn)的，下面是sort merge join示意圖。

在shuffle read階段，分別對streamIter和buildIter進(jìn)行merge sort，在遍歷streamIter時，對于每條記錄，都采用順序查找的方式從buildIter查找對應(yīng)的記錄，由于兩個表都是排序的，每次處理完streamIter的一條記錄后，對于streamIter的下一條記錄，只需從buildIter中上一次查找結(jié)束的位置開始查找，所以說每次在buildIter中查找不必重頭開始，整體上來說，查找性能還是較優(yōu)的。

broadcast join實現(xiàn)

為了能具有相同key的記錄分到同一個分區(qū)，我們通常是做shuffle，那么如果buildIter是一個非常小的表，那么其實就沒有必要大動干戈做shuffle了，直接將buildIter廣播到每個計算節(jié)點，然后將buildIter放到hash表中，如下圖所示。

從上圖可以看到，不用做shuffle，可以直接在一個map中完成，通常這種join也稱之為map join。那么問題來了，什么時候會用broadcast join實現(xiàn)呢？這個不用我們擔(dān)心，spark sql自動幫我們完成，當(dāng)buildIter的估計大小不超過參數(shù)spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold設(shè)定的值(默認(rèn)10M)，那么就會自動采用broadcast join，否則采用sort merge join。

hash join實現(xiàn)

除了上面兩種join實現(xiàn)方式外，spark還提供了hash join實現(xiàn)方式，在shuffle read階段不對記錄排序，反正來自兩格表的具有相同key的記錄會在同一個分區(qū)，只是在分區(qū)內(nèi)不排序，將來自buildIter的記錄放到hash表中，以便查找，如下圖所示。

不難發(fā)現(xiàn)，要將來自buildIter的記錄放到hash表中，那么每個分區(qū)來自buildIter的記錄不能太大，否則就存不下，默認(rèn)情況下hash join的實現(xiàn)是關(guān)閉狀態(tài)，如果要使用hash join，必須滿足以下四個條件：

buildIter總體估計大小超過spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold設(shè)定的值，即不滿足broadcast join條件

開啟嘗試使用hash join的開關(guān)，spark.sql.join.preferSortMergeJoin=false

每個分區(qū)的平均大小不超過spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold設(shè)定的值，即shuffle read階段每個分區(qū)來自buildIter的記錄要能放到內(nèi)存中

streamIter的大小是buildIter三倍以上

所以說，使用hash join的條件其實是很苛刻的，在大多數(shù)實際場景中，即使能使用hash join，但是使用sort merge join也不會比hash join差很多，所以盡量使用hash

下面我們分別闡述不同Join方式的實現(xiàn)流程。

inner join

inner join是一定要找到左右表中滿足join條件的記錄，我們在寫sql語句或者使用DataFrame時，可以不用關(guān)心哪個是左表，哪個是右表，在spark sql查詢優(yōu)化階段，spark會自動將大表設(shè)為左表，即streamIter，將小表設(shè)為右表，即buildIter。這樣對小表的查找相對更優(yōu)。其基本實現(xiàn)流程如下圖所示，在查找階段，如果右表不存在滿足join條件的記錄，則跳過。

left outer join

left outer join是以左表為準(zhǔn)，在右表中查找匹配的記錄，如果查找失敗，則返回一個所有字段都為null的記錄。我們在寫sql語句或者使用DataFrmae時，一般讓大表在左邊，小表在右邊。其基本實現(xiàn)流程如下圖所示。

right outer join

right outer join是以右表為準(zhǔn)，在左表中查找匹配的記錄，如果查找失敗，則返回一個所有字段都為null的記錄。所以說，右表是streamIter，左表是buildIter，我們在寫sql語句或者使用DataFrame時，一般讓大表在右邊，小表在左邊。其基本實現(xiàn)流程如下圖所示。

full outer join

full outer join相對來說要復(fù)雜一點，總體上來看既要做left outer join，又要做right outer join，但是又不能簡單地先left outer join，再right outer join，最后union得到最終結(jié)果，因為這樣最終結(jié)果中就存在兩份inner join的結(jié)果了。因為既然完成left outer join又要完成right outer join，所以full outer join僅采用sort merge join實現(xiàn)，左邊和右表既要作為streamIter，又要作為buildIter，其基本實現(xiàn)流程如下圖所示。

由于左表和右表已經(jīng)排好序，首先分別順序取出左表和右表中的一條記錄，比較key，如果key相等，則joinrowA和rowB，并將rowA和rowB分別更新到左表和右表的下一條記錄；如果keyAkeyB，則說明左表中沒有與右表rowB對應(yīng)的記錄，那么joinnullRow與rowB，緊接著，rowB更新到右表的下一條記錄。如此循環(huán)遍歷直到左表和右表的記錄全部處理完。

left semi join

left semi join是以左表為準(zhǔn)，在右表中查找匹配的記錄，如果查找成功，則僅返回左邊的記錄，否則返回null，其基本實現(xiàn)流程如下圖所示。

left anti join

left anti join與left semi join相反，是以左表為準(zhǔn)，在右表中查找匹配的記錄，如果查找成功，則返回null，否則僅返回左邊的記錄，其基本實現(xiàn)流程如下圖所示。

總結(jié)

Join是數(shù)據(jù)庫查詢中一個非常重要的語法特性，在數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域可以說是“得join者得天下”，SparkSQL作為一種分布式數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，給我們提供了全面的join支持，并在內(nèi)部實現(xiàn)上無聲無息地做了很多優(yōu)化，了解join的實現(xiàn)將有助于我們更深刻的了解我們的應(yīng)用程序的運行軌跡。

責(zé)任編輯：xj

原文標(biāo)題：面試必知的 Spark SQL 幾種 Join 實現(xiàn)

文章出處：【微信公眾號：人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)】歡迎添加關(guān)注！文章轉(zhuǎn)載請注明出處。