Spark SQL 之 Join 实现

Join作为SQL中一个重要语法特性,几乎所有稍微复杂一点的数据分析场景都离不开Join,如今Spark SQL(Dataset/DataFrame)已经成为Spark应用程序开发的主流,作为开发者,我们有必要了解Join在Spark中是如何组织运行的。

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。

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更多关于SparkSQL的解析与执行请参考文章【sql的解析与执行】。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。

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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。

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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keyAbuildIter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。

spark-sql-sort-join

在shuffle read阶段,分别对streamIterbuildIter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。

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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。

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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。

spark-sql-inner-join

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。

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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。

spark-sql-rightouter-join

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。

spark-sql-fullouter-join

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joinrowArowB,并将rowArowB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joinrowAnullRow,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joinnullRowrowB,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。

left semi join

left semi join是以左表为准,在右表中查找匹配的记录,如果查找成功,则仅返回左边的记录,否则返回null,其基本实现流程如下图所示。

spark-sql-semi-join

left anti join

left anti join与left semi join相反,是以左表为准,在右表中查找匹配的记录,如果查找成功,则返回null,否则仅返回左边的记录,其基本实现流程如下图所示。

spark-sql-anti-join

总结

Join是数据库查询中一个非常重要的语法特性,在数据库领域可以说是“得join者的天下”,SparkSQL作为一种分布式数据仓库系统,给我们提供了全面的join支持,并在内部实现上无声无息地做了很多优化,了解join的实现将有助于我们更深刻的了解我们的应用程序的运行轨迹。

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