SparkSQL – Join分析

Join是数据库查询永远绕不开的话题，传统查询SQL技术总体可以分为简单操作（过滤操作-where、排序操作-limit等），聚合操作-groupBy以及Join操作等。其中Join操作是其中最复杂、代价最大的操作类型。

另外，从业务层面来讲，用户在数仓建设的时候也会涉及Join使用的问题。通常情况下，数据仓库中的表一般会分为”低层次表”和“高层次表”。

所谓”低层次表”，就是数据源导入数仓之后直接生成的表，单表列值较少，一般可以明显归为维度表或者事实表，表和表之间大多存在外健依赖，所以查询起来会遇到大量Join运算，查询效率相对比较差。

而“高层次表”是在”低层次表”的基础上加工转换而来，通常做法是使用SQL语句将需要Join的表预先进行合并形成“宽表”，在宽表上的查询因为不需要执行大量Join因而效率相对较高，很明显，宽表缺点是数据会有大量冗余，而且生成相对比较滞后，查询结果可能并不及时。

因此，为了获得实效性更高的查询结果，大多数场景还是需要进行复杂的Join操作。Join操作之所以复杂，不仅仅因为通常情况下其时间空间复杂度高，更重要的是它有很多算法，在不同场景下需要选择特定算法才能获得最好的优化效果。

Join常见分类以及基本实现机制

当前SparkSQL支持三种Join算法－shuffle hash join、broadcast hash join以及sort merge join。

Hash Join

shuffle hash join、broadcast hash join都属于hash join的范畴。

先来看看这样一条SQL语句：

select * from order,item where item.id = order.i_id

很简单一个Join节点，参与join的两张表是item和order，join key分别是item.id以及order.i_id。现在假设这个Join采用的是hash join算法，整个过程会经历三步：

确定Build Table以及Probe Table：这个概念比较重要，Build Table使用join key构建Hash Table，而Probe Table使用join key进行探测，探测成功就可以join在一起。通常情况下，小表会作为Build Table，大表作为Probe Table。此事例中item为Build Table，order为Probe Table。

构建Hash Table：依次读取Build Table（item）的数据，对于每一行数据根据join key（item.id）进行hash，hash到对应的Bucket，生成hash table中的一条记录。数据缓存在内存中，如果内存放不下需要dump到外存。

探测：再依次扫描Probe Table（order）的数据，使用相同的hash函数映射Hash Table中的记录，映射成功之后再检查join条件（item.id = order.i_id），如果匹配成功就可以将两者join在一起。



基本流程可以参考上图，这里有两个小问题需要关注：

hash join性能如何？很显然，hash join基本都只扫描两表一次，可以认为o(a+b)，较之最极端的笛卡尔集运算a*b，不知甩了多少条街

为什么Build Table选择小表？道理很简单，因为构建的Hash Table最好能全部加载在内存，效率最高；这也决定了hash join算法只适合至少一个小表的join场景，对于两个大表的join场景并不适用

上文说过，hash join是传统数据库中的单机join算法，在分布式环境下需要经过一定的分布式改造，说到底就是尽可能利用分布式计算资源进行并行化计算，提高总体效率。hash join分布式改造一般有两种经典方案：

broadcast hash join：将其中一张小表广播分发到另一张大表所在的分区节点上，分别并发地与其上的分区记录进行hash join。broadcast适用于小表很小，可以直接广播的场景。

shuffler hash join：一旦小表数据量较大，此时就不再适合进行广播分发。这种情况下，可以根据join key相同必然分区相同的原理，将两张表分别按照join key进行重新组织分区，这样就可以将join分而治之，划分为很多小join，充分利用集群资源并行化。

Broadcast Hash Join

如下图所示，broadcast hash join可以分为两步：

broadcast阶段：将小表广播分发到大表所在的所有主机。广播算法可以有很多，最简单的是先发给driver，driver再统一分发给所有executor；要不就是基于bittorrete的p2p思路；

hash join阶段：在每个executor上执行单机版hash join，小表映射，大表试探；



SparkSQL规定broadcast hash join执行的基本条件为被广播小表必须小于参数spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold，默认为10M。

Shuffle Hash Join

在大数据条件下如果一张表很小，执行join操作最优的选择无疑是broadcast hash join，效率最高。但是一旦小表数据量增大，广播所需内存、带宽等资源必然就会太大，broadcast hash join就不再是最优方案。

此时可以按照join key进行分区，根据key相同必然分区相同的原理，就可以将大表join分而治之，划分为很多小表的join，充分利用集群资源并行化。如下图所示，shuffle hash join也可以分为两步：

shuffle阶段：分别将两个表按照join key进行分区，将相同join key的记录重分布到同一节点，两张表的数据会被重分布到集群中所有节点。这个过程称为shuffle。

hash join阶段：每个分区节点上的数据单独执行单机hash join算法。

Sort-Merge Join

SparkSQL对两张大表join采用了全新的算法－sort merge join，如下图所示，整个过程分为三个步骤：



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

sort阶段：对单个分区节点的两表数据，分别进行排序

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，见下图示意：



仔细分析的话会发现，sort-merge join的代价并不比shuffle hash join小，反而是多了很多。那为什么SparkSQL还会在两张大表的场景下选择使用sort-merge join算法呢？这和Spark的shuffle实现有关，目前spark的shuffle实现都是用sort-based shuffle算法，因此在经过shuffle之后partition数据都是按照key排序的。因此理论上可以认为数据经过shuffle之后是不需要sort的，可以直接merge。

经过上文的分析，可以明确每种Join算法都有自己的适用场景，数据仓库设计时最好避免大表与大表的join查询，SparkSQL也可以根据内存资源、带宽资源适量将参数spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold调大，让更多join实际执行为broadcast hash join。