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大数据开发-Spark Join原理详解

开发技术 开发技术 3小时前 2次浏览

数据分析中将两个数据集进行 Join 操作是很常见的场景。在 Spark 的物理计划阶段,Spark 的 Join Selection 类会根 据 Join hints 策略、Join 表的大小、 Join 是等值 Join 还是不等值以及参与 Join 的 key 是否可以排序等条件来选择最 终的 Join 策略,最后 Spark 会利用选择好的 Join 策略执行最终的计算。当前 Spark 一共支持五种 Join 策略:

Broadcast hash join (BHJ)

Shuffle hash join(SHJ)

Shuffle sort merge join (SMJ)

Shuffle-and-replicate nested loop join,又称笛卡尔积(Cartesian product join)

Broadcast nested loop join (BNLJ)

其中 BHJ 和 SMJ 这两种 Join 策略是我们运行 Spark 作业最常见的。JoinSelection 会先根据 Join 的 Key 为等值 Join 来选择 Broadcast hash join、Shuffle hash join 以及 Shuffle sort merge join 中的一个;如果 Join 的 Key 为不等值 Join 或者没有指定 Join 条件,则会选择 Broadcast nested loop join 或 Shuffle-and-replicate nested loop join。 不同的 Join 策略在执行上效率差别很大,了解每种 Join 策略的执行过程和适用条件是很有必要的。

1、Broadcast Hash Join
Broadcast Hash Join 的实现是将小表的游戏数据广播到 Spark 所有的 Executor 端,这个广播过程和我们自己去广播数 据没什么区别:

利用 collect 算子将小表的数据从 Executor 端拉到 Driver 端 在 Driver 端调用 sparkContext.broadcast 广播到所有 Executor 端 在 Executor 端使用广播的数据与大表进行 Join 操作(实际上是执行map操作)

这种 Join 策略避免了 Shuffle 操作。一般而言,Broadcast Hash Join 会比其他 Join 策略执行的要快。

file

使用这种 Join 策略必须满足以下条件: 小表的数据必须很小,可以通过 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 参数来配置,默认是 10MB 如果内存比较大,可以将阈值适当加大 将 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 参数设置为 -1,可以关闭这种连接方式 只能用于等值 Join,不要求参与 Join 的 keys 可排序

2、Shuffle Hash Join

当表中的数据比较大,又不适合使用广播,这个时候就可以考虑使用 Shuffle Hash Join。 Shuffle Hash Join 同样是在大表和小表进行 Join 的时候选择的一种策略。它的计算思想是:把大表和小表按照相同 的分区算法和分区数进行分区(根据参与 Join 的 keys 进行分区),这样就保证了 hash 值一样的数据都分发到同一 个分区中,然后在同一个 Executor 中两张表 hash 值一样的分区就可以在本地进行 hash Join 了。在进行 Join 之 前,还会对小表的分区构建 Hash Map。Shuffle hash join 利用了分治思想,把大问题拆解成小问题去解决。

file

要启用 Shuffle Hash Join 必须满足以下条件: 仅支持等值 Join,不要求参与 Join 的 Keys 可排序 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 小表的大小(plan.stats.sizeInBytes)必须小于 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold spark.sql.shuffle.partitions(默认值200) 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

3、Shuffle Sort Merge Join

前面两种 Join 策略对表的大小都有条件的,如果参与 Join 的表都很大,这时候就得考虑用 Shuffle Sort Merge Join 了。 Shuffle Sort Merge Join 的实现思想: 将两张表按照 join key 进行shuffle,保证join key值相同的记录会被分在相应的分区 对每个分区内的数据进行排序 排序后再对相应的分区内的记录进行连接 无论分区有多大,Sort Merge Join都不用把一侧的数据全部加载到内存中,而是即用即丢;因为两个序列都有序。从 头遍历,碰到key相同的就输出,如果不同,左边小就继续取左边,反之取右边。从而大大提高了大数据量下sql join 的稳定性。

file

要启用 Shuffle Sort Merge Join 必须满足以下条件:

仅支持等值 Join,并且要求参与 Join 的 Keys 可排序

4、Cartesian product join

如果 Spark 中两张参与 Join 的表没指定连接条件,那么会产生 Cartesian product join,这个 Join 得到的结果其实

就是两张表行数的乘积。

5、Broadcast nested http://www.sangpi.comloop join

可以把 Broadcast nested loop join 的执行看做下面的计算:

for record_1 in relation_1:

for record_2 in relation_2:

join condition is executed

可以看出 Broadcast nested loop join 在某些情况会对某张表重复扫描多次,效率非常低下。从名字可以看出,这种

join 会根据相关条件对小表进行广播,以减少表的扫描次数。


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