Spark调优 | 不可避免的 Join 优化

本文主要是介绍Spark调优 | 不可避免的 Join 优化，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

SparkSQL总体流程介绍

在阐述Join实现之前，我们首先简单介绍SparkSQL的总体流程，一般地，我们有两种方式使用SparkSQL，一种是直接写sql语句，这个需要有元数据库支持，例如Hive等，另一种是通过Dataset/DataFrame编写Spark应用程序。如下图所示，sql语句被语法解析(SQL AST)成查询计划，或者我们通过Dataset/DataFrame提供的APIs组织成查询计划，查询计划分为两大类：逻辑计划和物理计划，这个阶段通常叫做逻辑计划，经过语法分析(Analyzer)、一系列查询优化(Optimizer)后得到优化后的逻辑计划，最后被映射成物理计划，转换成RDD执行。

对于语法解析、语法分析以及查询优化，本文不做详细阐述，本文重点介绍Join的物理执行过程。

Join基本要素

如下图所示，Join大致包括三个要素：Join方式、Join条件以及过滤条件。其中过滤条件也可以通过AND语句放在Join条件中。

Spark支持所有类型的Join，包括：

inner join
left outer join
right outer join
full outer join
left semi join
left anti join

下面分别阐述这几种Join的实现。

Join基本实现流程

总体上来说，Join的基本实现流程如下图所示，Spark将参与Join的两张表抽象为流式遍历表(streamIter)和查找表(buildIter)，通常streamIter为大表，buildIter为小表，我们不用担心哪个表为streamIter，哪个表为buildIter，这个spark会根据join语句自动帮我们完成。

在实际计算时，spark会基于streamIter来遍历，每次取出streamIter中的一条记录rowA，根据Join条件计算keyA，然后根据该keyA去buildIter中查找所有满足Join条件(keyB==keyA)的记录rowBs，并将rowBs中每条记录分别与rowAjoin得到join后的记录，最后根据过滤条件得到最终join的记录。

从上述计算过程中不难发现，对于每条来自streamIter的记录，都要去buildIter中查找匹配的记录，所以buildIter一定要是查找性能较优的数据结构。spark提供了三种join实现：sort merge join、broadcast join以及hash join。

sort merge join实现

要让两条记录能join到一起，首先需要将具有相同key的记录在同一个分区，所以通常来说，需要做一次shuffle，map阶段根据join条件确定每条记录的key，基于该key做shuffle write，将可能join到一起的记录分到同一个分区中，这样在shuffle read阶段就可以将两个表中具有相同key的记录拉到同一个分区处理。前面我们也提到，对于buildIter一定要是查找性能较优的数据结构，通常我们能想到hash表，但是对于一张较大的表来说，不可能将所有记录全部放到hash表中，另外也可以对buildIter先排序，查找时按顺序查找，查找代价也是可以接受的，我们知道，spark shuffle阶段天然就支持排序，这个是非常好实现的，下面是sort merge join示意图。

在shuffle read阶段，分别对streamIter和buildIter进行merge sort，在遍历streamIter时，对于每条记录，都采用顺序查找的方式从buildIter查找对应的记录，由于两个表都是排序的，每次处理完streamIter的一条记录后，对于streamIter的下一条记录，只需从buildIter中上一次查找结束的位置开始查找，所以说每次在buildIter中查找不必重头开始，整体上来说，查找性能还是较优的。

broadcast join实现

为了能具有相同key的记录分到同一个分区，我们通常是做shuffle，那么如果buildIter是一个非常小的表，那么其实就没有必要大动干戈做shuffle了，直接将buildIter广播到每个计算节点，然后将buildIter放到hash表中，如下图所示。

从上图可以看到，不用做shuffle，可以直接在一个map中完成，通常这种join也称之为map join。那么问题来了，什么时候会用broadcast join实现呢？这个不用我们担心，spark sql自动帮我们完成，当buildIter的估计大小不超过参数spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold设定的值(默认10M)，那么就会自动采用broadcast join，否则采用sort merge join。

hash join实现

除了上面两种join实现方式外，spark还提供了hash join实现方式，在shuffle read阶段不对记录排序，反正来自两格表的具有相同key的记录会在同一个分区，只是在分区内不排序，将来自buildIter的记录放到hash表中，以便查找，如下图所示。

不难发现，要将来自buildIter的记录放到hash表中，那么每个分区来自buildIter的记录不能太大，否则就存不下，默认情况下hash join的实现是关闭状态，如果要使用hash join，必须满足以下四个条件：

buildIter总体估计大小超过spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold设定的值，即不满足broadcast join条件
开启尝试使用hash join的开关，spark.sql.join.preferSortMergeJoin=false
每个分区的平均大小不超过spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold设定的值，即shuffle read阶段每个分区来自buildIter的记录要能放到内存中
streamIter的大小是buildIter三倍以上

所以说，使用hash join的条件其实是很苛刻的，在大多数实际场景中，即使能使用hash join，但是使用sort merge join也不会比hash join差很多，所以尽量使用hash

下面我们分别阐述不同Join方式的实现流程。

inner join

inner join是一定要找到左右表中满足join条件的记录，我们在写sql语句或者使用DataFrmae时，可以不用关心哪个是左表，哪个是右表，在spark sql查询优化阶段，spark会自动将大表设为左表，即streamIter，将小表设为右表，即buildIter。这样对小表的查找相对更优。其基本实现流程如下图所示，在查找阶段，如果右表不存在满足join条件的记录，则跳过。

left outer join

left outer join是以左表为准，在右表中查找匹配的记录，如果查找失败，则返回一个所有字段都为null的记录。我们在写sql语句或者使用DataFrmae时，一般让大表在左边，小表在右边。其基本实现流程如下图所示。

right outer join

right outer join是以右表为准，在左表中查找匹配的记录，如果查找失败，则返回一个所有字段都为null的记录。所以说，右表是streamIter，左表是buildIter，我们在写sql语句或者使用DataFrmae时，一般让大表在右边，小表在左边。其基本实现流程如下图所示。

full outer join

full outer join相对来说要复杂一点，总体上来看既要做left outer join，又要做right outer join，但是又不能简单地先left outer join，再right outer join，最后union得到最终结果，因为这样最终结果中就存在两份inner join的结果了。因为既然完成left outer join又要完成right outer join，所以full outer join仅采用sort merge join实现，左边和右表既要作为streamIter，又要作为buildIter，其基本实现流程如下图所示。

由于左表和右表已经排好序，首先分别顺序取出左表和右表中的一条记录，比较key，如果key相等，则joinrowA和rowB，并将rowA和rowB分别更新到左表和右表的下一条记录；如果keyA<keyB，则说明右表中没有与左表rowA对应的记录，那么joinrowA与nullRow，紧接着，rowA更新到左表的下一条记录；如果keyA>keyB，则说明左表中没有与右表rowB对应的记录，那么joinnullRow与rowB，紧接着，rowB更新到右表的下一条记录。如此循环遍历直到左表和右表的记录全部处理完。