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2.2.2、Join Type

2.2.2.1、Broadcast Hash Join (Not Shuffled)

就是常说的MapJoin,join操作在map端进行的。

场景：join的其中一张表要很小，可以放到Driver或者Executor端的内存中。

原理:

1、将小表的数据广播到所有的Executor端，利用collect算子将小表数据从Executor端拉到Driver端，然后在Driver端使用广播到Executor端

2、Executor端将大表和这个广播数据进行Join，这样就避免了Shuffle.

条件：

1、小表必须足够小，可以通过spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold参数来设置，默认是10MB。如果设置为-1,则关闭Broadcast Hash Join

2、只能用于等值Join，不要求参与Join的keys排序

3、除了full outer join，支持其他所有Join

4、人为添加Hint(MAPJOIN、BROADCASTJOIN、BROADCAST) (Option)

2.2.2.2、Broadcast Nested Loop Join (Fallback option)

该Join策略是在没有合适的Join机制可以选择的时候，最后选择的一种。在Cartesian和Broadcast Nested Loop Join之间，如果是内连接，或者是非等值连接，那么会优先选择Broadcast Nested Loop策略。该类型Join会根据相关条件对小表进行广播，以减少表的扫描次数。触发条件：

1、Rigth Outer Join是会广播左表

2、Left Outer,Left semi ,Left Anti或者existence Join会广播右表

3、inner join的时候两张表都会广播

条件：

支持等值和非等值Join。

2.2.2.3、Shuffle Hash Join（Single Partition is small engough to build a hash table）

当Join一张小表的时候，可以使用Broadcast Hash Join，但是如果小表逐渐变大，那么广播所需要的内存、网络IO资源也相应变大，所以如果小表的数据量超过了10M的限制，那么可以使用Shuffle Hash Join策略。

原理：（Key相同，分区必然相同）

1、Shuffle：大表和小表按照相同分区算法和分区数进行分区(根据参与join的keys进行分区)，这样保证了hash值一样的数据都被分发到了同一个分区中，然后在同一个Executor中两个表hash值一样的分区就可以进行本地hash join了。

2、单机Hash Join：在进行join之前，还会对小表hash完的分区构建hash map。shuffle hash join采用了分治思想，把大问题拆解成小问题去解决

条件：

1、仅支持等值join,不要求参与join的keys排序

2、spark.sql.join.preferSortMergeJoin 参数必须设置为 false，参数是从 Spark 2.0.0 版本引入的，默认值为 true，也就是默认情况下选择 Sort Merge Join

3、小表的大小(plan.stats.sizeInBytes）必须小于 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold * spark.sql.shuffle.partitions；而且小表大小（stats.sizeInBytes）的三倍必须小于等于大表的大小（stats.sizeInBytes），也就是 a.stats.sizeInBytes * 3 < = b.stats.sizeInBytes

2.2.2.4、Shuffle Sort Merge Join (Matching join keys are sortable)

Hash Join通常适用于存在至少一个小表的情况，但如果都是大表的话，那么就需要考虑Sort Merge Join了。该Join策略是Spark默认的，可以通过spark.sql.join.preferSortMergeJoin进行配置(默认就是true)

原理：

1、Shuffle阶段：对两个表参与Join的keys使用相同的分区算法和分区数进行分区，目的就是为了保障相同的key都分配到相同的分区里面

2、Sort阶段：分区之后再对每个分区按照参与keys进行排序

3、Merge阶段：最后reducer端获取两张表相同分区的数据基于顺序查找的方式进行Merge Join，如果keys相同就说明join上了。如果流表的迭代遍历器得到的Key值比构建表迭代得到的Key值小，那么就移动流表的迭代器；如果流表的迭代遍历器比构建表迭代得到的Key值要大，那么则移动构建表的迭代器；如果二者相同，则说明满足Join条件。

条件：

仅支持等值join,而且要求参与join的keys是可排序的

2.2.2.5、Cartesian Product Nested Loop Join

如果Spark中多个表参与Join而且没有指定Key,那么就会产生Cartesian Product Join。

产生的数据行数是两表的乘积，当Join的表很大的时候，效率是非常低的。尽量不使用

条件：

1、必须是inner join,支持等值和不等值Join

2、参数spark.sql.crossJoin.enabled=true

2.2.2.6、Conclusion

Spark2.4 + 引入了Join Hint，来优化spark的计算引擎，从而选择正确的Join策略。当然用户也可以手动选择策。用户指定的Join Hint优先级是最高的。逻辑如下：

1、先判断是不是等值Join

1.1、判断用户是否指定了BroadCast Hint（Broadcast、BroadcastJoin以及MapJoin中的一个），如果指定了则用Broadcast Hash Join。

1.2、判断用户是否指定了Shuffle Merge Hint（Shuffle_Merge,Merge以及MergeJoin中的一个），如果指定了则用Shuffle Sort Merge。

1.3、判断用户是否指定了Shuffle Hash Join Hint（SHUFFLE_HASH），如果指定了则用Shuffle Hash Join。

1.4、判断用户是否指定了Shuffle-and-replicate Nested Loop Join（SHUFFLE_REPLICATE_NL）,如果指定了则用Cartesian Product Join。

1.5、如果用户没有指定任何Join Hint，那么就根据Join的策略Broadcast Hash Join ---> Shuffle Hash Join --> Sort Merge Join ---> Cartesian Product Join --> Broadcast Nested Loop Join顺序选择Join策略。

2、如果不是等值Join,则按照下面的顺序选择Join策略

2.1、判断用户是不是指定了 BROADCAST hint （BROADCAST、BROADCASTJOIN 以及 MAPJOIN 中的一个），如果指定了，那就广播对应的表，并选择 Broadcast Nested Loop Join；

2.2、用户是不是指定了 shuffle-and-replicate nested loop join hint （SHUFFLE_REPLICATE_NL），如果指定了，那就用 Cartesian product join；

2.3、如果用户没有指定任何 Join hint，那根据 Join 的适用条件按照 Broadcast Nested Loop Join--->Cartesian Product Join 顺序选择 Join 策略