第九篇|Spark的五种JOIN策略解析

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如上图所示：Shuffle Hash Join的基本步骤主要有以下两点：

• 首先，对于两张参与JOIN的表，分别按照join key进行重分区，该过程会涉及Shuffle，其目的是将相同join key的数据发送到同一个分区，方便分区内进行join。
• 其次，对于每个Shuffle之后的分区，会将小表的分区数据构建成一个Hash table，然后根据join key与大表的分区数据记录进行匹配。

条件与特点

• 仅支持等值连接，join key不需要排序
• 支持除了全外连接(full outer joins)之外的所有join类型
• 需要对小表构建Hash map，属于内存密集型的操作，如果构建Hash表的一侧数据比较大，可能会造成OOM
• 将参数spark.sql.join.prefersortmergeJoin (default true)置为false

Broadcast Hash Join

简介

也称之为Map端JOIN。当有一张表较小时，我们通常选择Broadcast Hash Join，这样可以避免Shuffle带来的开销，从而提高性能。比如事实表与维表进行JOIN时，由于维表的数据通常会很小，所以可以使用Broadcast Hash Join将维表进行Broadcast。这样可以避免数据的Shuffle(在Spark中Shuffle操作是很耗时的)，从而提高JOIN的效率。在进行 Broadcast Join 之前，Spark 需要把处于 Executor 端的数据先发送到 Driver 端，然后 Driver 端再把数据广播到 Executor 端。如果我们需要广播的数据比较多，会造成 Driver 端出现 OOM。具体如下图示：

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Broadcast Hash Join主要包括两个阶段：

• Broadcast阶段 ：小表被缓存在executor中
• Hash Join阶段：在每个 executor中执行Hash Join

条件与特点

• 仅支持等值连接，join key不需要排序
• 支持除了全外连接(full outer joins)之外的所有join类型
• Broadcast Hash Join相比其他的JOIN机制而言，效率更高。但是，Broadcast Hash Join属于网络密集型的操作(数据冗余传输)，除此之外，需要在Driver端缓存数据，所以当小表的数据量较大时，会出现OOM的情况
• 被广播的小表的数据量要小于spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold值，默认是10MB(10485760)
• 被广播表的大小阈值不能超过8GB，spark2.4源码如下：BroadcastExchangeExec.scala

longMetric("dataSize") += dataSize
          if (dataSize >= (8L << 30)) {
            throw new SparkException(
              s"Cannot broadcast the table that is larger than 8GB: ${dataSize >> 30} GB")
          }

• 基表不能被broadcast，比如左连接时，只能将右表进行广播。形如：fact_table.join(broadcast(dimension_table)，可以不使用broadcast提示，当满足条件时会自动转为该JOIN方式。

Sort Merge Join

简介

该JOIN机制是Spark默认的，可以通过参数spark.sql.join.preferSortMergeJoin进行配置，默认是true，即优先使用Sort Merge Join。一般在两张大表进行JOIN时，使用该方式。Sort Merge Join可以减少集群中的数据传输，该方式不会先加载所有数据的到内存，然后进行hashjoin，但是在JOIN之前需要对join key进行排序。具体图示：

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Sort Merge Join主要包括三个阶段：

• Shuffle Phase : 两张大表根据Join key进行Shuffle重分区
• Sort Phase: 每个分区内的数据进行排序
• Merge Phase: 对来自不同表的排序好的分区数据进行JOIN，通过遍历元素，连接具有相同Join key值的行来合并数据集

条件与特点

• 仅支持等值连接
• 支持所有join类型
• Join Keys是排序的
• 参数spark.sql.join.prefersortmergeJoin (默认true)设定为true

Cartesian Join

简介

如果 Spark 中两张参与 Join 的表没指定join key（ON 条件）那么会产生 Cartesian product join，这个 Join 得到的结果其实就是两张行数的乘积。

条件

• 仅支持内连接
• 支持等值和不等值连接
• 开启参数spark.sql.crossJoin.enabled=true

Broadcast Nested Loop Join

简介

该方式是在没有合适的JOIN机制可供选择时，最终会选择该种join策略。优先级为：Broadcast Hash Join > Sort Merge Join > Shuffle Hash Join > cartesian Join > Broadcast Nested Loop Join.

在Cartesian 与Broadcast Nested Loop Join之间，如果是内连接，或者非等值连接，则优先选择Broadcast Nested Loop策略，当时非等值连接并且一张表可以被广播时，会选择Cartesian Join。

条件与特点

• 支持等值和非等值连接
• 支持所有的JOIN类型，主要优化点如下：
  • 当右外连接时要广播左表
  • 当左外连接时要广播右表
  • 当内连接时，要广播左右两张表

Spark是如何选择JOIN策略的

等值连接的情况

有join提示(hints)的情况，按照下面的顺序

• 1.Broadcast Hint：如果join类型支持，则选择broadcast hash join
• 2.Sort merge hint：如果join key是排序的，则选择 sort-merge join
• 3.shuffle hash hint：如果join类型支持， 选择 shuffle hash join
• 4.shuffle replicate NL hint： 如果是内连接，选择笛卡尔积方式

没有join提示(hints)的情况，则逐个对照下面的规则

• 1.如果join类型支持，并且其中一张表能够被广播(spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold值，默认是10MB)，则选择 broadcast hash join
• 2.如果参数spark.sql.join.preferSortMergeJoin设定为false，且一张表足够小(可以构建一个hash map) ，则选择shuffle hash join
• 3.如果join keys 是排序的，则选择sort-merge join
• 4.如果是内连接，选择 cartesian join
• 5.如果可能会发生OOM或者没有可以选择的执行策略，则最终选择broadcast nested loop join

非等值连接情况

有join提示(hints)，按照下面的顺序

• 1.broadcast hint：选择broadcast nested loop join.
• 2.shuffle replicate NL hint: 如果是内连接，则选择cartesian product join

没有join提示(hints)，则逐个对照下面的规则

• 1.如果一张表足够小(可以被广播)，则选择 broadcast nested loop join
• 2.如果是内连接，则选择cartesian product join
• 3.如果可能会发生OOM或者没有可以选择的执行策略，则最终选择broadcast nested loop join

join策略选择的源码片段

  object JoinSelection extends Strategy
    with PredicateHelper
    with JoinSelectionHelper {
    def apply(plan: LogicalPlan): Seq[SparkPlan] = plan match {

      case j @ ExtractEquiJoinKeys(joinType, leftKeys, rightKeys, nonEquiCond, left, right, hint) =>
        def createBroadcastHashJoin(onlyLookingAtHint: Boolean) = {
          getBroadcastBuildSide(left, right, joinType, hint, onlyLookingAtHint, conf).map {
            buildSide =>
              Seq(joins.BroadcastHashJoinExec(
                leftKeys,
                rightKeys,
                joinType,
                buildSide,
                nonEquiCond,
                planLater(left),
                planLater(right)))
          }
        }

        def createShuffleHashJoin(onlyLookingAtHint: Boolean) = {
          getShuffleHashJoinBuildSide(left, right, joinType, hint, onlyLookingAtHint, conf).map {
            buildSide =>
              Seq(joins.ShuffledHashJoinExec(
                leftKeys,
                rightKeys,
                joinType,
                buildSide,
                nonEquiCond,
                planLater(left),
                planLater(right)))
          }
        }

        def createSortMergeJoin() = {
          if (RowOrdering.isOrderable(leftKeys)) {
            Some(Seq(joins.SortMergeJoinExec(
              leftKeys, rightKeys, joinType, nonEquiCond, planLater(left), planLater(right))))
          } else {
            None
          }
        }

        def createCartesianProduct() = {
          if (joinType.isInstanceOf[InnerLike]) {
            Some(Seq(joins.CartesianProductExec(planLater(left), planLater(right), j.condition)))
          } else {
            None
          }
        }

        def createJoinWithoutHint() = {
          createBroadcastHashJoin(false)
            .orElse {
              if (!conf.preferSortMergeJoin) {
                createShuffleHashJoin(false)
              } else {
                None
              }
            }
            .orElse(createSortMergeJoin())
            .orElse(createCartesianProduct())
            .getOrElse {
              val buildSide = getSmallerSide(left, right)
              Seq(joins.BroadcastNestedLoopJoinExec(
                planLater(left), planLater(right), buildSide, joinType, nonEquiCond))
            }
        }

        createBroadcastHashJoin(true)
          .orElse { if (hintToSortMergeJoin(hint)) createSortMergeJoin() else None }
          .orElse(createShuffleHashJoin(true))
          .orElse { if (hintToShuffleReplicateNL(hint)) createCartesianProduct() else None }
          .getOrElse(createJoinWithoutHint())

    
          if (canBuildLeft(joinType)) BuildLeft else BuildRight
        }

        def createBroadcastNLJoin(buildLeft: Boolean, buildRight: Boolean) = {
          val maybeBuildSide = if (buildLeft && buildRight) {
            Some(desiredBuildSide)
          } else if (buildLeft) {
            Some(BuildLeft)
          } else if (buildRight) {
            Some(BuildRight)
          } else {
            None
          }

          maybeBuildSide.map { buildSide =>
            Seq(joins.BroadcastNestedLoopJoinExec(
              planLater(left), planLater(right), buildSide, joinType, condition))
          }
        }

        def createCartesianProduct() = {
          if (joinType.isInstanceOf[InnerLike]) {
            Some(Seq(joins.CartesianProductExec(planLater(left), planLater(right), condition)))
          } else {
            None
          }
        }

        def createJoinWithoutHint() = {
          createBroadcastNLJoin(canBroadcastBySize(left, conf), canBroadcastBySize(right, conf))
            .orElse(createCartesianProduct())
            .getOrElse {
              Seq(joins.BroadcastNestedLoopJoinExec(
                planLater(left), planLater(right), desiredBuildSide, joinType, condition))
            }
        }

        createBroadcastNLJoin(hintToBroadcastLeft(hint), hintToBroadcastRight(hint))
          .orElse { if (hintToShuffleReplicateNL(hint)) createCartesianProduct() else None }
          .getOrElse(createJoinWithoutHint())
      case _ => Nil
    }
  }

总结

本文主要介绍了Spark提供的5种JOIN策略，并对三种比较重要的JOIN策略进行了图示解析。首先对影响JOIN的因素进行了梳理，然后介绍了5种Spark的JOIN策略，并对每种JOIN策略的具体含义和触发条件进行了阐述，最后给出了JOIN策略选择对应的源码片段。希望本文能够对你有所帮助。

『大数据技术与数仓』