Spark的Join连接

Posted 2020-12-12 chenshaowei

Broadcast Join

适合情况，小表和大表，小表非常小，适合传播到各个节点。

当大表小表连接时，为了避免Shuffle，我们可以将小表广播到各个节点内存，供大表连接。一定程度上牺牲了空间，避免了Shuffle。这种Join在Spark中称作Broadcast Join。（需要注意的点是广播的只能是小表）

Shuffle Hash Join

适合情况，大表和小表，小表数据量增大，广播消耗资源大，按照join key进行分区，key相同分区也一定相同。大表分区，最后将两个表的数据进行hash join。

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。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。

1. 确定Build Table和Probe Table。
2. 构建HashTable 依次读取小表的join key进行hash，生成的哈希表缓存在内存中。
3. 扫描大表，将相同join key的数据连接起来。

Broadcast Join和Shuffle Hash Join都是HashJoin。只不过在hash join之前需要先shuffle还是先broadcast。

Sort-Merge Join

适合情况，大表和大表。

共有三步：

1. shuffle阶段：将两张大表根据join key进行重新分区，两张表数据会分布到整个集群，以便分布式并行处理
2. sort阶段：对单个分区节点的两表数据，分别进行排序
3. merge阶段：对排好序的两张分区表数据执行join操作。join操作很简单，分别遍历两个有序序列，碰到相同join key就merge输出，否则取更小一边

数据仓库设计时最好避免大表与大表的join查询