一、 数据准备

本文主要介绍 Spark SQL 的多表连接，需要预先准备测试数据。分别创建员工和部门的 Datafame，并注册为临时视图，代码如下：

val spark = SparkSession.builder().appName("aggregations").master("local[2]").getOrCreate()

val empDF = spark.read.json("/usr/file/json/emp.json")
empDF.createOrReplaceTempView("emp")

val deptDF = spark.read.json("/usr/file/json/dept.json")
deptDF.createOrReplaceTempView("dept")

两表的主要字段如下：

emp 员工表
 |-- ENAME: 员工姓名
 |-- DEPTNO: 部门编号
 |-- EMPNO: 员工编号
 |-- HIREDATE: 入职时间
 |-- JOB: 职务
 |-- MGR: 上级编号
 |-- SAL: 薪资
 |-- COMM: 奖金  

dept 部门表
 |-- DEPTNO: 部门编号
 |-- DNAME:  部门名称
 |-- LOC:    部门所在城市

注：emp.json，dept.json 可以在本仓库的resources 目录进行下载。

二、连接类型

Spark 中支持多种连接类型：

• Inner Join : 内连接；
• Full Outer Join : 全外连接；
• Left Outer Join : 左外连接；
• Right Outer Join : 右外连接；
• Left Semi Join : 左半连接；
• Left Anti Join : 左反连接；
• Natural Join : 自然连接；
• Cross (or Cartesian) Join : 交叉 (或笛卡尔) 连接。

其中内，外连接，笛卡尔积均与普通关系型数据库中的相同，如下图所示：

 

这里解释一下左半连接和左反连接，这两个连接等价于关系型数据库中的in和not in字句：

-- LEFT SEMI JOIN
SELECT * FROM emp LEFT SEMI JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno
-- 等价于如下的 IN 语句
SELECT * FROM emp WHERE deptno IN (SELECT deptno FROM dept)

-- LEFT ANTI JOIN
SELECT * FROM emp LEFT ANTI JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno
-- 等价于如下的 IN 语句
SELECT * FROM emp WHERE deptno NOT IN (SELECT deptno FROM dept)

所有连接类型的示例代码如下：

2.1 inner join

两表内接

// 1.定义连接表达式
val joinExpression = empDF.col("deptno") === deptDF.col("deptno")
// 2.连接查询 
empDF.join(deptDF,joinExpression).select("ename","dname").show()

// 等价 SQL 如下：
spark.sql("SELECT ename,dname FROM emp JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show()

2.2 full outer join

FULL OUTER JOIN 关键字返回左表（Websites）和右表（access_log）中所有的行。

empDF.join(deptDF, joinExpression, "outer").show()
spark.sql("SELECT * FROM emp FULL OUTER JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show()

2.3 left outer join

把左边表的数据全部取出来，而右边表的数据有相等的，显示出来，如果没有，显示NULL

empDF.join(deptDF, joinExpression, "left_outer").show()
spark.sql("SELECT * FROM emp LEFT OUTER JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show()

2.4 right outer join

把右边表的数据全部取出来，而左边表的数据有相等的，显示出来，如果没有，显示NULL

empDF.join(deptDF, joinExpression, "right_outer").show()
spark.sql("SELECT * FROM emp RIGHT OUTER JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show()

2.5 left_semi join

Semi Join，也叫半连接，是从分布式数据库中借鉴过来的方法。它的产生动机是：对于reduce side join，跨机器的数据传输量非常大，这成了join操作的一个瓶颈，如果能够在map端过滤掉不会参加join操作的数据，则可以大大节省网络IO，提升执行效率。

left_semi join子句中右边的表只能在 ON 子句中设置过滤条件，在 WHERE 子句、SELECT 子句或其他地方过滤都不行。

left_semi join和join对待右表中重复key的处理方式差异：因为 left semi join 是 in(keySet) 的关系，遇到右表重复记录，左表会跳过，而 join on 则会一直遍历。

最后的结果是这会造成性能，以及 join 结果上的差异。

left semi join 中最后 select 的结果只许出现左表，因为右表只有 join key 参与关联计算了，而 join on 默认是整个关系模型都参与计算了。

empDF.join(deptDF, joinExpression, "left_semi").show()
spark.sql("SELECT * FROM emp LEFT SEMI JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show()

2.6 left anti join

 left anti join的功能是在查询过程中，剔除左表中和右表有交集的部分

empDF.join(deptDF, joinExpression, "left_anti").show()
spark.sql("SELECT * FROM emp LEFT ANTI JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show()

2.7 cross join

CROSS JOIN 称为“交叉连接”或者“笛卡尔连接”。SQL CROSS JOIN 连接用于从两个或者多个连接表中返回记录集的笛卡尔积，即将左表的每一行与右表的每一行合并。

empDF.join(deptDF, joinExpression, "cross").show()
spark.sql("SELECT * FROM emp CROSS JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show()

2.8 natural join

自然连接是在两张表中寻找那些数据类型和列名都相同的字段，然后自动地将他们连接起来，并返回所有符合条件的结果。

spark.sql("SELECT * FROM emp NATURAL JOIN dept").show()

以下是一个自然连接的查询结果，程序自动推断出使用两张表都存在的 dept 列进行连接，其实际等价于：

spark.sql("SELECT * FROM emp JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show()

 

三、连接的执行

在对大表与大表之间进行连接操作时，通常都会触发shuffle join，两表的所有分区节点会进行ALL-to-ALL的通讯，这种查询通常比较昂贵，会对网络 IO 会造成比较大的负担。

 而对于大表和小表的连接操作，Spark 会在一定程度上进行优化，如果小表的数据量小于 Worker Node 的内存空间，Spark 会考虑将小表的数据广播到每一个 Worker Node，在每个工作节点内部执行连接计算，这可以降低网络的 IO，但会加大每个 Worker Node 的 CPU 负担。

是否采用广播方式进行 Join 取决于程序内部对小表的判断，如果想明确使用广播方式进行 Join，则可以在 DataFrame API 中使用 broadcast 方法指定需要广播的小表：

empDF.join(broadcast(deptDF), joinExpression).show()