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Join操作是資料庫和大資料計算中的高階特性，大多數場景都需要進行復雜的Join操作，本文從SparkSQL支援的常見Join演算法及其適用場景。

Join背景介紹

Join是資料庫查詢永遠繞不開的話題，傳統查詢SQL技術總體可以分為簡單操作（過濾操作-where、排序操作-limit等），聚合操作-groupby以及Join操作等。其中Join操作是最複雜、代價最大的操作型別，也是OLAP場景中使用相對較多的操作。因此很有必要對其進行深入研究。

另外，從業務層面來講，使用者在數倉建設的時候也會涉及Join使用的問題。通常情況下，資料倉庫中的表一般會分為“低層次表”和“高層次表”。

所謂“低層次表”，就是資料來源匯入數倉之後直接生成的表，單表列值較少，一般可以明顯歸為維度表或事實表，表和表之間大多存在外健依賴，所以查詢起來會遇到大量Join運算，查詢效率很差。而“高層次表”是在“低層次表”的基礎上加工轉換而來，通常做法是使用SQL語句將需要Join的表預先進行合併形成“寬表”，在寬表上的查詢不需要執行大量Join，效率很高。但寬表缺點是資料會有大量冗餘，且相對生成較滯後，查詢結果可能並不及時。

為了獲得時效性更高的查詢結果，大多數場景都需要進行復雜的Join操作。Join操作之所以複雜，主要是通常情況下其時間空間複雜度高，且有很多演算法，在不同場景下需要選擇特定演算法才能獲得最好的優化效果。本文將介紹SparkSQL所支援的幾種常見的Join演算法及其適用場景。

Join常見分類以及基本實現機制

當前SparkSQL支援三種Join演算法：shuffle hash join、broadcast hash join以及sort merge join。其中前兩者歸根到底都屬於hash join，只不過在hash join之前需要先shuffle還是先broadcast。其實，hash join演算法來自於傳統資料庫，而shuffle和broadcast是大資料的皮（分散式），兩者一結合就成了大資料的演算法了。因此可以說，大資料的根就是傳統資料庫。既然hash join是“核心”，那就刨出來看看，看完把“皮”再分析一下。

hash join

先來看看這樣一條SQL語句：select * from order,item where item.id = order.i_id，很簡單一個Join節點，參與join的兩張表是item和order，join key分別是item.id以及order.i_id。現在假設這個Join採用的是hash join演算法，整個過程會經歷三步：

1. 確定Build Table以及Probe Table：這個概念比較重要，Build Table使用join key構建Hash Table，而Probe Table使用join key進行探測，探測成功就可以join在一起。通常情況下，小表會作為Build Table，大表作為Probe Table。此事例中item為Build Table，order為Probe Table。
2. 構建Hash Table：依次讀取Build Table（item）的資料，對於每一行資料根據join key（item.id）進行hash，hash到對應的Bucket，生成hash table中的一條記錄。資料快取在記憶體中，如果記憶體放不下需要dump到外存。
3. 探測：再依次掃描Probe Table（order）的資料，使用相同的hash函式對映Hash Table中的記錄，對映成功之後再檢查join條件（item.id = order.i_id），如果匹配成功就可以將兩者join在一起。

基本流程可以參考上圖，這裡有兩個小問題需要關注：

1. hash join效能如何？很顯然，hash join基本都只掃描兩表一次，可以認為o(a+b)，較之最極端的笛卡爾集運算a*b，不知甩了多少條街。
2. 為什麼Build Table選擇小表？道理很簡單，因為構建的Hash Table最好能全部載入在記憶體，效率最高；這也決定了hash join演算法只適合至少一個小表的join場景，對於兩個大表的join場景並不適用。

上文說過，hash join是傳統資料庫中的單機join演算法，在分散式環境下需要經過一定的分散式改造，就是儘可能利用分散式計算資源進行並行化計算，提高總體效率。hash join分散式改造一般有兩種經典方案：

1. broadcast hash join：將其中一張小表廣播分發到另一張大表所在的分割槽節點上，分別併發地與其上的分割槽記錄進行hash join。broadcast適用於小表很小，可以直接廣播的場景。
2. shuffler hash join：一旦小表資料量較大，此時就不再適合進行廣播分發。這種情況下，可以根據join key相同必然分割槽相同的原理，將兩張表分別按照join key進行重新組織分割槽，這樣就可以將join分而治之，劃分為很多小join，充分利用叢集資源並行化。

下面分別進行詳細講解。

broadcast hash join

如下圖所示，broadcast hash join可以分為兩步：

1. broadcast階段：將小表廣播分發到大表所在的所有主機。廣播演算法可以有很多，最簡單的是先發給driver，driver再統一分發給所有executor；要不就是基於BitTorrent的TorrentBroadcast。
2. hash join階段：在每個executor上執行單機版hash join，小表對映，大表試探。
3. SparkSQL規定broadcast hash join執行的基本條件為被廣播小表必須小於引數spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold，預設為10M。

shuffle hash join

在大資料條件下如果一張表很小，執行join操作最優的選擇無疑是broadcast hash join，效率最高。但是一旦小表資料量增大，廣播所需記憶體、頻寬等資源必然就會太大，broadcast hash join就不再是最優方案。此時可以按照join key進行分割槽，根據key相同必然分割槽相同的原理，就可以將大表join分而治之，劃分為很多小表的join，充分利用叢集資源並行化。如下圖所示，shuffle hash join也可以分為兩步：

1. shuffle階段：分別將兩個表按照join key進行分割槽，將相同join key的記錄重分佈到同一節點，兩張表的資料會被重分佈到叢集中所有節點。這個過程稱為shuffle。
2. hash join階段：每個分割槽節點上的資料單獨執行單機hash join演算法。

看到這裡，可以初步總結出來如果兩張小表join可以直接使用單機版hash join；如果一張大表join一張極小表，可以選擇broadcast hash join演算法；而如果是一張大表join一張小表，則可以選擇shuffle hash join演算法；那如果是兩張大表進行join呢？

sort merge join

SparkSQL對兩張大表join採用了全新的演算法－sort-merge join，如下圖所示，整個過程分為三個步驟：

1. shuffle階段：將兩張大表根據join key進行重新分割槽，兩張表資料會分佈到整個叢集，以便分散式並行處理。
2. sort階段：對單個分割槽節點的兩表資料，分別進行排序。
3. merge階段：對排好序的兩張分割槽表資料執行join操作。join操作很簡單，分別遍歷兩個有序序列，碰到相同join key就merge輸出，否則取更小一邊。如下圖所示：

經過上文的分析，很明顯可以得出來這幾種Join的代價關係：cost(broadcast hash join) < cost(shuffle hash join) < cost(sort merge join)，資料倉庫設計時最好避免大表與大表的join查詢，SparkSQL也可以根據記憶體資源、頻寬資源適量將引數spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold調大，讓更多join實際執行為broadcast hash join。

總結

Join操作是資料庫和大資料計算中的高階特性，因為其獨特的複雜性，很少有同學能夠講清楚其中的原理。本文試圖帶大家真正走進Join的世界，瞭解常用的幾種Join演算法以及各自的適用場景。後面兩篇文章將會在此基礎上不斷深入Join內部，一點一點地揭開它的面紗，敬請關注！