Spark详解（十四）：Spark SQL的Join实现

比眉伴天荒 2022-10-02 09:48 371阅读 0赞

# 1. 简介 #

Join是SQL语句中的常用操作，良好的表结构能够将数据分散在不同的表中，使其符合某种范式，减少表冗余、更新容错等。而建立表和表之间关系的最佳方式就是Join操作。Join连接是大数据处理的重要手段，它基于表之间的共同字段将来自两个或多个表的行结合起来。如今Spark SQL(Dataset/DataFrame)已经成为Spark应用程序开发的主流，作为开发者，我们有必要了解Join在Spark中是如何组织运行的。

# 2. Join的基本要素 #

如下图所示，Join大致包括三个要素：Join方式、Join条件以及过滤条件。其中过滤条件也可以通过AND语句放在Join条件中。

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Spark支持所有类型的Join，包括：

*  inner join
 *  left outer join
 *  right outer join
 *  full outer join
 *  left semi join
 *  left anti join  
    下面分别阐述这几种Join的实现。

# 2. Join基本实现流程 #

总体上来说，Join的基本实现流程如下图所示，Spark将参与Join的两张表抽象为流式遍历表(streamIter)和查找表(buildIter)，通常streamIter为大表，buildIter为小表，我们不用担心哪个表为streamIter，哪个表为buildIter，这个spark会根据join语句自动帮我们完成。

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在实际计算时，spark会基于streamIter来遍历，每次取出streamIter中的一条记录rowA，根据Join条件计算keyA，然后根据该keyA去buildIter中查找所有满足Join条件(keyB==keyA)的记录rowBs，并将rowBs中每条记录分别与rowAjoin得到join后的记录，最后根据过滤条件得到最终join的记录。

从上述计算过程中不难发现，对于每条来自streamIter的记录，都要去buildIter中查找匹配的记录，所以buildIter一定要是查找性能较优的数据结构。spark提供了三种join实现：sort merge join、broadcast join以及hash join。

## 2.1 Hash join实现 ##

spark提供了hash join实现方式，在shuffle read阶段不对记录排序，反正来自两格表的具有相同key的记录会在同一个分区，只是在分区内不排序，将来自buildIter的记录放到hash表中，以便查找，如下图所示。

由于Spark是一个分布式的计算引擎，可以通过分区的形式将大批量的数据划分成n份较小的数据集进行并行计算。这种思想应用到Join上便是Shuffle Hash Join了。利用key相同必然分区相同的这个原理，SparkSQL将较大表的join分而治之，先将表划分成n个分区，在对buildlter查找表和streamlter表进行Hash Join。

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Shuffle Hash Join分为两步：

> 1.  对两张表分别按照join keys进行重分区，即shuffle，目的是为了让有相同join keys值的记录分到对应的分区中
> 2.  对对应分区中的数据进行join，此处先将小表分区构造为一张hash表，然后根据大表分区中记录的join keys值拿出来进行匹配

不难发现，要将来自buildIter的记录放到hash表中，那么每个分区来自buildIter的记录不能太大，否则就存不下，默认情况下hash join的实现是关闭状态，如果要使用hash join，必须满足以下四个条件：

>  *  buildIter总体估计大小超过spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold设定的值，即不满足broadcast join条件
>  *  开启尝试使用hash join的开关，spark.sql.join.preferSortMergeJoin=false
>  *  每个分区的平均大小不超过spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold设定的值，即shuffle read阶段每个分区来自buildIter的记录要能放到内存中
>  *  streamIter的大小是buildIter三倍以上

## 2.2 Sort Merge Join 实现 ##

上面介绍的实现对于一定大小的表比较适用，但当两个表都非常大时，显然无论适用哪种都会对计算内存造成很大压力。这是因为join时两者采取的都是hash join，是将一侧的数据完全加载到内存中，使用hash code取join keys值相等的记录进行连接。

要让两条记录能join到一起，首先需要将具有相同key的记录在同一个分区，所以通常来说，需要做一次shuffle，map阶段根据join条件确定每条记录的key，基于该key做shuffle write，将可能join到一起的记录分到同一个分区中，这样在shuffle read阶段就可以将两个表中具有相同key的记录拉到同一个分区处理。前面我们也提到，对于buildIter一定要是查找性能较优的数据结构，通常我们能想到hash表，但是对于一张较大的表来说，不可能将所有记录全部放到hash表中，SparkSQL采用了一种全新的方案来对表进行Join，即Sort Merge Join。这种实现方式不用将一侧数据全部加载后再进行hash join，但需要在join前将数据排序，如下图所示：

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在shuffle read阶段，分别对streamIter和buildIter进行merge sort，在遍历streamIter时，对于每条记录，都采用顺序查找的方式从buildIter查找对应的记录，由于两个表都是排序的，每次处理完streamIter的一条记录后，对于streamIter的下一条记录，只需从buildIter中上一次查找结束的位置开始查找，所以说每次在buildIter中查找不必重头开始，整体上来说，查找性能还是较优的。

## 2.3 Broadcast Join实现 ##

为了能具有相同key的记录分到同一个分区，我们通常是做shuffle，而shuffle在Spark中是比较耗时的操作，我们应该尽可能的设计Spark应用使其避免大量的shuffle。。那么如果buildIter是一个非常小的表，那么其实就没有必要大动干戈做shuffle了，直接将buildIter广播到每个计算节点，然后将buildIter放到hash表中，如下图所示。

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在执行上，主要可以分为以下两步：

> 1.  broadcast阶段：将小表广播分发到大表所在的所有主机。分发方式可以有driver分发，或者采用p2p方式。
> 2.  hash join阶段：在每个executor上执行单机版hash join，小表映射，大表试探；

Broadcast Join的条件有以下几个：

> 1.  被广播的表需要小于spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold所配置的值，默认是10M （或者加了broadcast join的hint）
> 2.  基表不能被广播，比如left outer join时，只能广播右表

# 3. Spark 支持的Join类型 #

## 3.1 inner join ##

inner join是一定要找到左右表中满足join条件的记录，我们在写sql语句或者使用DataFrmae时，可以不用关心哪个是左表，哪个是右表，在spark sql查询优化阶段，spark会自动将大表设为左表，即streamIter，将小表设为右表，即buildIter。这样对小表的查找相对更优。其基本实现流程如下图所示，在查找阶段，如果右表不存在满足join条件的记录，则跳过。

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## 3.2 left outer join ##

left outer join是以左表为准，在右表中查找匹配的记录，如果查找失败，则返回一个所有字段都为null的记录。我们在写sql语句或者使用DataFrmae时，一般让大表在左边，小表在右边。其基本实现流程如下图所示。

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## 3.3 right outer join ##

right outer join是以右表为准，在左表中查找匹配的记录，如果查找失败，则返回一个所有字段都为null的记录。所以说，右表是streamIter，左表是buildIter，我们在写sql语句或者使用DataFrmae时，一般让大表在右边，小表在左边。其基本实现流程如下图所示。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIxMTI1MTgz_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]

## 3.4 full outer join ##

full outer join相对来说要复杂一点，总体上来看既要做left outer join，又要做right outer join，但是又不能简单地先left outer join，再right outer join，最后union得到最终结果，因为这样最终结果中就存在两份inner join的结果了。因为既然完成left outer join又要完成right outer join，所以full outer join仅采用sort merge join实现，左边和右表既要作为streamIter，又要作为buildIter，其基本实现流程如下图所示。

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由于左表和右表已经排好序，首先分别顺序取出左表和右表中的一条记录，比较key，如果key相等，则joinrowA和rowB，并将rowA和rowB分别更新到左表和右表的下一条记录；如果keyA`<`keyB，则说明右表中没有与左表rowA对应的记录，那么joinrowA与nullRow，紧接着，rowA更新到左表的下一条记录；如果keyA>keyB，则说明左表中没有与右表rowB对应的记录，那么joinnullRow与rowB，紧接着，rowB更新到右表的下一条记录。如此循环遍历直到左表和右表的记录全部处理完。

## 3.5 left semi join ##

left semi join是以左表为准，在右表中查找匹配的记录，如果查找成功，则仅返回左边的记录，否则返回null，其基本实现流程如下图所示。

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## 3.6 left anti join ##

left anti join与left semi join相反，是以左表为准，在右表中查找匹配的记录，如果查找成功，则返回null，否则仅返回左边的记录，其基本实现流程如下图所示。

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# 4. 总结 #

Join是数据库查询中一个非常重要的语法特性，在数据库领域可以说是“得join者的天下”，SparkSQL作为一种分布式数据仓库系统，给我们提供了全面的join支持，并在内部实现上无声无息地做了很多优化，了解join的实现将有助于我们更深刻的了解我们的应用程序的运行轨迹。

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