概述

数据的join操作（数据连接）对于数据分析来说是非常重要的组成部分，不管是Spark Core还是Spark SQL都支持joins的相同基本类型。joins一种很常见，但又最容易造成性能问题的操作。因为它可能会造成大量的网络传输，尤其是当使用Spark Core组件的时候，因为DAG optimizer（DAG 优化器）无法对数据进行重排列（按照列）并且降低filters的复杂度。

join的类型

在输入数据集的记录之间应用连接条件之后，join类型会影响join操作的结果，假设有两个数据表A和B。

A表的数据如下：

B表的数据如下：

（1）内连接（join或inner join）。可获取两表公共部分的记录。SQL语句:select * from A JOIN B ON A.Aid=B.Bid

（2）左外连接（left out join）。可获取公共部分的数据集和left join关键字左边的表的数据集。SQL语句：select * from A left join B on A.Aid=B.Bid

（3）右外连接（right out join）。可获取公共部分的数据集和right join右边的表的数据集。SQL语句：select * from A right join B on A.Aid=B.Bid

（4）半连接（semi join）。semi join关键字右边的表只用于过滤左边的表的数据而不出现在结果集中。

（5）交叉连接（cross join）。交叉连接返回左表中的所有行，和左表中每一行与右表中所有行的组合。交叉连接也称为笛卡尔积。

Spark执行join的5种策略

Spark提供5种join机制来执行具体的join操作。分别是：shuffle hash join，broadcast hash join，sort merge join，cartesian join，broadcast nested loop join。
（1）shuffle hash join
如果两个表的其中之一（或者其中之二）的数据量比较大，就可以选择shuffle hash join，这样可以保证每个相同的key都发送到同一个分区中。

shuffle hash join的基本步骤主要由以下两点：
（1）对于两张参与join的表，分别按照join key进行重分区，该过程会有shuffle，目的是将相同key的数据发送到同一个分区（一个分区可以有多个key），然后方便分区内执行join。
（2）对于每个shuffle之后的分区，小表的分区数据会构建成一个hash table，然后根据join key与大表的分区数据记录进行匹配。

shuffle hash join的特点：
（1）仅支持等值连接，也就是A表和B表中需要存在某个相同字段，join key不需要排序。
（2）不支持全外连接（full outer joins）
（3）需要对小表构建hash map，属于内存密集型的操作，如果构建hash表的一侧数据也比较大，可能会造成OOM。
（4）需要将参数spark.sql.join.prefersortmergeJoin(default true)设为false

（2）broadcast hash join
如果join的其中一张表比较小，可以选择broadcast hash join，这样可以避免shuffle带来的开销（spark的shuffle操作是很耗时的），从而提高性能。比如事实表与维度表进行join时，由于维度表的数据通常比较小，可以将维度表的数据进行广播（broadcast）。

broadcast hash join的特点
（1）broadcast hash join相比其他join机制效率更高。但由于它本质是数据冗余传输机制，并且需要Driver端缓存数据，所以当小表的数据量也比较大时，会出现OOM。
（2）被广播的小表的数据量要小于spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold值，默认是10MB。
（3）被广播的小表的大小阈值不能超过8G。

（3）Sort Merge Join
sort merge join机制是Spark中默认，可以通过参数spark.sqlspark.sql.join.preferSortMergeJoin进行配置，默认是true，即优先使用sort merge join。一般是当需要join的两张表都比较大时，使用这个机制。sort merge join可以减少集群间的数据传输，该方式不会预先加载所有数据到内存，但是join需要对join key进行排序。

sort merge join主要包括三个阶段：
（1）shuffle phase：两张大表根据join key进行shuffle重分区。
（2）sort phase：每个分区内的数据进行排序。
（3）merge phase：对来自不同表的，排序好的分区数据进行join，通过遍历元素，连接具有相同join key值的行来合并数据集。
sort merge join的条件与特点：
（1）仅支持等值连接。
（2）支持所有情况下的join。
（3）join key是排序的。
（4）参数spark.sqlspark.sql.join.preferSortMergeJoin（默认true）设定为true。

（4）Cartesian Join
如果Spark中两张参与join的表没指定join key（on 条件）那么会产生cartesian product join，这个join得到的结果其实就是两张行数的乘积。
cartesian join的特点：
（1）仅支持内连接。
（2）支持等值和不等值连接。
（3）开启参数spark.sql.crossJoin.enable=true

各类join策略的优先级

五种join策略的优先级：Broadcast Hash Join>Sort Merge Join>Shuffle Hash Join>Cartsian Join>Broadcast Nested Loop Join。