Spark （十） Spark 的種型別Join

join是sql語句中的常用操作，良好的表結構能夠將資料分散在不同的表中，使其符合某種正規化，減少表冗餘、更新容錯等。而建立表和表之間關係的最佳方式就是join操作。

sparksql作為大資料領域的sql實現，自然也對join操作做了不少優化，今天主要看一下在sparksql中對於join，常見的3種實現。

大家知道，在資料庫的常見模型中（比如星型模型或者雪花模型），表一般分為兩種：事實表和維度表。維度表一般指固定的、變動較少的表，例如聯絡人、物品種類等，一般資料有限。而事實表一般記錄流水，比如銷售清單等，通常隨著時間的增長不斷膨脹。

因為join操作是對兩個表中key值相同的記錄進行連線，在sparksql中，對兩個表做join最直接的方式是先根據key分割槽，再在每個分割槽中把key值相同的記錄拿出來做連線操作。但這樣就不可避免地涉及到shuffle，而shuffle在spark中是比較耗時的操作，我們應該盡可能的設計spark應用使其避免大量的shuffle。

當維度表和事實表進行join操作時，為了避免shuffle，我們可以將大小有限的維度表的全部資料分發到每個節點上，供事實表使用。executor儲存維度表的全部資料，一定程度上犧牲了空間，換取shuffle操作大量的耗時，這在sparksql中稱作broadcast join，如下圖所示：

table b是較小的表，將其廣播到每個executor節點上，table a的每個partition會通過block manager取到table a的資料。根據每條記錄的join key取到table b中相對應的記錄，根據join type進行操作。這個過程比較簡單，不做贅述。

broadcast join的條件有以下幾個：

1. 被廣播的表需要小於spark.sql.autobroadcastjointhreshold所配置的值，預設是10m （或者加了broadcast join的hint）

2. 基表不能被廣播，比如left outer join時，只能廣播右表

看起來廣播是乙個比較理想的方案，但它有沒有缺點呢？也很明顯。這個方案只能用於廣播較小的表，否則資料的冗餘傳輸就遠大於shuffle的開銷；另外，廣播時需要將被廣播的表現collect到driver端，當頻繁有廣播出現時，對driver的記憶體也是乙個考驗。

當一側的表比較小時，我們選擇將其廣播出去以避免shuffle，提高效能。但因為被廣播的表首先被collect到driver段，然後被冗餘分發到每個executor上，所以當表比較大時，採用broadcast join會對driver端和executor端造成較大的壓力。

但由於spark是乙個分布式的計算引擎，可以通過分割槽的形式將大批量的資料劃分成n份較小的資料集進行平行計算。這種思想應用到join上便是shuffle hash join了。利用key相同必然分割槽相同的這個原理，sparksql將較大表的join分而治之，先將表劃分成n個分割槽，再對兩個表中相對應分割槽的資料分別進行hash join，這樣即在一定程度上減少了driver廣播一側表的壓力，也減少了executor端取整張被廣播表的記憶體消耗。其原理如下圖：

shuffle hash join分為兩步：

1. 對兩張表分別按照join keys進行重分割槽，即shuffle，目的是為了讓有相同join keys值的記錄分到對應的分割槽中

2. 對對應分割槽中的資料進行join，此處先將小表分割槽構造為一張hash表，然後根據大表分割槽中記錄的join keys值拿出來進行匹配

shuffle hash join的條件有以下幾個：

1. 分割槽的平均大小不超過spark.sql.autobroadcastjointhreshold所配置的值，預設是10m

2. 基表不能被廣播，比如left outer join時，只能廣播右表

3. 一側的表要明顯小於另外一側，小的一側將被廣播（明顯小於的定義為3倍小，此處為經驗值）

我們可以看到，在一定大小的表中，sparksql從時空結合的角度來看，將兩個表進行重新分割槽，並且對小表中的分割槽進行hash化，從而完成join。在保持一定複雜度的基礎上，儘量減少driver和executor的記憶體壓力，提公升了計算時的穩定性。

上面介紹的兩種實現對於一定大小的表比較適用，但當兩個表都非常大時，顯然無論適用哪種都會對計算記憶體造成很大壓力。這是因為join時兩者採取的都是hash join，是將一側的資料完全載入到記憶體中，使用hash code取join keys值相等的記錄進行連線。

當兩個表都非常大時，sparksql採用了一種全新的方案來對錶進行join，即sort merge join。這種實現方式不用將一側資料全部載入後再進星hash join，但需要在join前將資料排序，如下圖所示：

可以看到，首先將兩張表按照join keys進行了重新shuffle，保證join keys值相同的記錄會被分在相應的分割槽。分割槽後對每個分區內的資料進行排序，排序後再對相應的分區內的記錄進行連線，如下圖示：

看著很眼熟吧？也很簡單，因為兩個序列都是有序的，從頭遍歷，碰到key相同的就輸出；如果不同，左邊小就繼續取左邊，反之取右邊。

可以看出，無論分割槽有多大，sort merge join都不用把某一側的資料全部載入到記憶體中，而是即用即取即丟，從而大大提公升了大資料量下sql join的穩定性。

package

cn.edu360.spark08

import

org.apache.spark.sql.

object jointest

}

執行結果：

== physical plan ==
*(1) broadcasthashjoin [id#5], [aid#14], inner, buildright
:- localtablescan [id#5, token#6]
+- broadcastexchange hashedrelationbroadcastmode(list(cast(input[0, int, false
] as bigint)))
+- localtablescan [aid#14, atoken#15]
+---+-------+---+------+
| id|  token|aid|atoken|
+---+-------+---+------+
|  0|playing|  0|     p|
|  1|   with|  1|     w|
|  2|   join|  2|     s|
+---+-------+---+------+

從上面的資料可以看出，預設執行的是broadcasthashjoin。

5.2 sortmergejoin實現

package

cn.edu360.spark08

import

org.apache.spark.sql.

object jointest

}

輸出結果：

== physical plan ==
*(3) sortmergejoin [id#5], [aid#14], inner
:- *(1) sort [id#5 asc nulls first], false, 0:  +- exchange hashpartitioning(id#5, 200)
:     +- localtablescan [id#5, token#6]
+- *(2) sort [aid#14 asc nulls first], false, 0
+- exchange hashpartitioning(aid#14, 200)
+- localtablescan [aid#14, atoken#15]
+---+-------+---+------+
| id|  token|aid|atoken|
+---+-------+---+------+
|  1|   with|  1|     w|
|  2|   join|  2|     s|
|  0|playing|  0|     p|
+---+-------+---+------+

shuffle在可以自己定義好分割槽，然後進行join操作。

Spark （十） Spark 的種型別Join

Spark效能調優（十）之Spark統一記憶體管理

關於Spark和Spark的學習資料

Spark系列二 Spark的資料讀入

Spark （十） Spark 的種型別Join

Spark效能調優（十）之Spark統一記憶體管理

關於Spark和Spark的學習資料

Spark系列 二 Spark的資料讀入

相關推薦

Spark系列二 Spark的資料讀入