嘴说手画一文搞懂Spark的Join_spark join iner 和join 类型一致吗

Spark Sql的Join和关系型数据库Sql的Join有很多相同点，比如inner join、left join、right join、full join，这是二者都有的概念，并且含义相同。

但是，Spark Sql是分布式执行、面对的是海量数据的特点，使得Spark Sql的Join体系要复杂的多。

一，join类型

Spark Sql的join类型分为：

• inner join
• left join
• right join
• full join

和关系型数据库Sql没有区别。这四种类型定义了join的取数策略，不同join的结果不同。

二，join具体实现手段-Shuffle与Broadcast

基于Spark Sql面对的是海量数据，数据量是实现join必须要考虑的。Spark Sql提供三种实现方式：

• Hash Join
• Sort Merge Join
• Nested Loop Join

1，Nested Loop Join

简称为NLJ，对于两张要join的表，可以理解为两个集合。要找出满足join定义的数据，最直接简单的思路就是暴力循环。

使用两层循环，外循环针对左表，对左表的每一条记录，在内循环中逐条比对右表中的每一条记录，输出符合条件的记录，如果左表的条数为M，右表的条数为N，则算法复杂度为O(M*N)。

2，Sort Merge Join

简称SMJ。这种算法需要两个表的数据是有序的，类似于归并排序，采用两个游标，分别指向两个表：

• 当两个游标指向的数据能够关联，输出这条数据，左表游标下移
• 左表数据key小于右表，左表游标下移
• 左表数据key大于右表，右表游标下移

SMJ算法复杂度是O(M+N)，比NLJ要优秀，但SMJ要求左右表数据有序。

3，Hash Join

Hash Join利用Hash值查找是否有匹配的数据。

首先加载右表全表，基于右表key建立Hash字典，字典key是基于某种Hash算法算出来的Hash值，value是源数据行。

遍历左表，对左表key进行hash，在前一步建立的字典查找是否有该hash值，有则进一步判断key是否相同。

Hash Join的效率最高，但需要提前将右表完全加载到内存中，对内存有较高要求。

三，数据分发方式

Spark Sql是在分布式数据集上进行的计算，相同的key可能位于不同的partition，所以需要将相同的key通过网络收集到同一个partition，这就是著名的Shuffle过程。

Shuffle过程中的网络分发会导致性能大大降低，所以，在满足特定条件时，Spark Sql还提供了一种分发数据的方式，即BroadCast广播，Spark将右表通过广播分发到每个Executor，左表的数据无须分发，节省大量的网络IO。

四，实现方式和分发方式相结合

SparkSql的三种实现算法和两种数据分发方式相结合，组合成了6种join。

• Broadcast NLJ
• Broadcast HJ
• Broadcast SMJ
• Shuffle NLJ
• Shuffle HJ
• Shuffle SMJ

Shuffle与BroadCast

Broadcast 需要满足一定条件，即右表的数据不能太大，Spark规定右表最大不能超过8G，因为Broadcast首先会将数据收集到Driver，然后分发到每一个Executor，所有对Driver和Executor的内存都有要求。

在满足条件时，Spark会首选BroadCast。

如果右表数据量很大，则不能通过Broadcast方式。

HJ/SMJ/NLJ

效率最高的是Hash Join，但HashJoin需要将右表全部加载到内存，容易导致OOM，所以Hash Join并不是Spark的首选，实际上默认并不开启Hash Join。

Spark的首选是SMJ，首先SMJ的效率并不低，且在数据量大时，其可以利用磁盘计算，稳定可靠，是Spark的首选。虽然其要求数据是有序的，但通常在ShuffleWrite过程中，会对数据排序。

最后才会选择NLJ，但NLJ也不是鸡肋，HJ和SMJ都限定于等值Join，非等值Join只能通过NLJ。

彩蛋：

SMJ、NLJ其实挺难记，不过你打篮球的话，会意识到MJ不就是Micheal Jordan吗，或者Micheal Jackson也行。

LJ不就是LeBron James吗？

我就是这样记，不容易忘。