转载自网易范欣欣http://hbasefly.com
Join背景介绍
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等以及Join操作等。其中Join操作是其中最复杂、代价最大的操作类型，也是OLAP场景中使用相对较多的操作。因此很有必要聊聊这个话题。
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。关系型数据库也有关于Join的各种用法，姜承尧大神之前由浅入深地介绍过MySQL Join的各种算法以及调优方案（关注公众号InsideMySQL并回复join可以查看相关文章）。本文接下来会介绍SparkSQL所支持的几种常见的Join算法以及其适用场景。
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。其中前两者归根到底都属于hash join，只不过在hash join之前需要先shuffle还是先broadcast。其实，这些算法并不是什么新鲜玩意，都是数据库几十年前的老古董了（参考），只不过换上了分布式的皮而已。不过话说回来，SparkSQL/Hive…等等，所有这些大数据技术哪一样不是来自于传统数据库技术，什么语法解析AST、基于规则优化（CRO）、基于代价优化（CBO）、列存，都来自于传统数据库。就拿shuffle hash join和broadcast hash join来说，hash join算法就来自于传统数据库，而shuffle和broadcast是大数据的皮，两者一结合就成了大数据的算法了。因此可以这样说，大数据的根就是传统数据库，传统数据库人才可以很快的转型到大数据。好吧，这些都是闲篇。
继续来看技术，既然hash join是’内核’，那就刨出来看看，看完把’皮’再分析一下。
Hash Join
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：
1. 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。
2. 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。
3. 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：
1. 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
2. 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：
1. 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。
2. 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：
1. 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；
2. 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：
1. 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
2. hash join阶段：每个分区节点上的数据单独执行单机hash join算法。
看到这里，可以初步总结出来如果两张小表join可以直接使用单机版hash join；如果一张大表join一张极小表，可以选择broadcast hash join算法；而如果是一张大表join一张小表，则可以选择shuffle hash join算法；那如果是两张大表进行join呢？
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：
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，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实现都适用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。