# Spark SQL JOIN
## 一、 数据准备
本文主要介绍Spark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：
```scala
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：
```properties
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
```
```properties
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 joins : 内连接；
+ Full Outer joins : 全外连接；
+ Left outer joins : 左外连接；
+ Right outer joins : 右外连接；
+ Left semi joins : 左半连接；
+ Left anti joins : 左反连接；
+ Natural joins : 自然连接；
+ Cross (or Cartesian) joins : 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：
```sql
-- 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
```scala
// 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
```scala
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
```scala
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
```scala
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
```scala
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
```scala
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
```scala
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。
```scala
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：
```sql
spark.sql("SELECT * FROM emp JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show()
```
由于自然连接常常会产生不可预期的结果，所以并不推荐使用。
## 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Work Node上内存空间，Spark会考虑将小表的数据广播到每一个工作节点，在每个工作节点内部执行连接计算，这可以降低网络的IO，但会加大每个工作节点上的CPU负担。
是否采用广播方式进行JOIN取决于程序内部的判断，如果想明确使用广播方式进行JOIN，可以在DataFrame API 中使用`broadcast`方法显示指定需要广播的小表：
```scala
empDF.join(broadcast(deptDF), joinExpression).show()
```
## 参考资料
1. Matei Zaharia, Bill Chambers . Spark: The Definitive Guide[M] . 2018-02 
