sparksql的join有哪些及实现原理
sparksql的3种join实现
1、Broadcast Join （小表对大表）
在数据库的常见模型中（比如星型模型或者雪花模型），表一般分为两种：事实表和维度表。
维度表一般指固定的、变动较少的表，例如联系人、物品种类等，一般数据有限。
事实表一般记录流水，比如销售清单等，通常随着时间的增长不断膨胀。
因为Join 操作是对两个表中key值相同的记录进行连接，在SparkSQL中，对两个表做join最直接的方式是先根据key分区，再在每个分区中把key值相同的记录拿出来做
连接操作。但这样就不可避免地涉及到shuffle，而shuffle在spark中比较耗时的操作，我们应该尽可能的设计Spark应用使其避免大量的shuffle。
当维度表和事实表进行join操作时，为了避免shuffle，我们可以将大小有限的维度表的全部数据分发到每个节点上，供事实表使用。executor存储维度表的全部数据，一定程度上牺牲了
空间，换取shuffle操作大量的耗时，这在SparkSQL中称作 Broadcast Join。
Table B 是较小的表，黑色表示将其广播到每个executor节点上，Table A 的每个partition 会通过 block manager取到Table A的数据。根据每条记录的 Join Key 取到
Table B中相对应的记录，根据 Join Type进行操作。这个过程比较简单，不做赘述。
Broadcast Join常用参数：
spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold=100MB；
spark.sql.adaptive.autoBroadcastJoinThreshold=100MB；(spark3.0版本AQE模式)
spark.sql.adaptive.autoBroadcastTimeout=3600;(spark3.0版本AQE模式)
ps:禁用广播命令： set spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold=-1;
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。
看起来广播是一个比较理想的方案，但它有没有缺点呢？也很明显。这个方案只能用于广播较小的表，否则数据的冗余传输就远大于shuffle的开销；
另外，广播时需要将被广播的表collect 到driver端，然后由driver端将数据分发到其他executor，当频繁有广播出现时，对driver的内存也是一个考验。
2、Shuffle Hash Join
当一侧的表比较小时，我们选择将其广播出去以避免shuffle，提高性能。但因为被广播的表首先被collect到driver端，然后被冗余分发到每个executor上，所以当表比较大时，
采用 broadcast join 会对driver端和executor端造成较大的压力。
但由于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，Spark SQL将较大表的 join 分而治之，先将表划分成 n 个分区，再对两个表中相对应分区的数据分别进行 Hash Join，这样即在
一定程度上减少了driver广播一侧表的压力，也减少了executor端取整张被广播表的内存消耗。
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，目的就是为了让有相同 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。
ps:一般尽量避免shuffle hash join
3、Sort Merge Join （大表对大表）
上面介绍的两种实现对于一定大小的表表适用，但当两个表都非常大时，显然无论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。
当两个表都非常大时，SparkSQL 采用了一种全新的方案来对标进行 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。
可以看到，首先将两张表按照 join keys 进行了重新shuffle，保证 join keys值相同的记录会被分在相应的分区。分区后对每个分区内的数据进行排序，排序后
再对相应的分区内的记录进行连接。
因为两个序列都是有序的，从头遍历，碰到 key 相同的就输出，如果不同，左边小就继续取左边，反之取右边。
可以看出，无论分区有多大，Sort Merge Join 都不用把某一侧的数据全部加载到内存中，而是即用即丢，从而大大提升了大数量下 sql join 的稳定性。
-- 常用参数
spark.sql.join.preferSortMergeJoin=true
总结：在工作实践中一般此join用的比较多，尽量避免Shuffle Hash Join 与Sort Merge Join
