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# Spark SQL JOIN
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<a href="#一-数据准备">一、 数据准备</a><br/>
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<a href="#二连接类型">二、连接类型</a><br/>
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<a href="#21-INNER-JOIN">2.1 INNER JOIN</a><br/>
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<a href="#22-FULL-OUTER-JOIN">2.2 FULL OUTER JOIN</a><br/>
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<a href="#23-LEFT-OUTER-JOIN"> 2.3 LEFT OUTER JOIN</a><br/>
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<a href="#24-RIGHT-OUTER-JOIN">2.4 RIGHT OUTER JOIN</a><br/>
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<a href="#25-LEFT-SEMI-JOIN">2.5 LEFT SEMI JOIN</a><br/>
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<a href="#26-LEFT-ANTI-JOIN">2.6 LEFT ANTI JOIN </a><br/>
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<a href="#27-CROSS-JOIN">2.7 CROSS JOIN</a><br/>
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<a href="#28-NATURAL-JOIN">2.8 NATURAL JOIN</a><br/>
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<a href="#三连接的执行">三、连接的执行</a><br/>
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</nav>
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## 一、 数据准备
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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：
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```scala
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val spark = SparkSession.builder().appName("aggregations").master("local[2]").getOrCreate()
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val empDF = spark.read.json("/usr/file/json/emp.json")
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empDF.createOrReplaceTempView("emp")
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val deptDF = spark.read.json("/usr/file/json/dept.json")
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deptDF.createOrReplaceTempView("dept")
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```
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两表的主要字段如下：
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```properties
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emp员工表
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|-- ENAME: 员工姓名
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|-- DEPTNO: 部门编号
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|-- EMPNO: 员工编号
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|-- HIREDATE: 入职时间
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|-- JOB: 职务
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|-- MGR: 上级编号
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|-- SAL: 薪资
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|-- COMM: 奖金
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```
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```properties
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dept部门表
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|-- DEPTNO: 部门编号
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|-- DNAME: 部门名称
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|-- LOC: 部门所在城市
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```
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> 注：emp.json，dept.json可以在本仓库的[resources](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/tree/master/resources)目录进行下载。
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## 二、连接类型
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Spark中支持多种连接类型：
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+ **Inner Join** : 内连接；
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+ **Full Outer Join** : 全外连接；
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+ **Left Outer Join** : 左外连接；
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+ **Right Outer Join** : 右外连接；
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+ **Left Semi Join** : 左半连接；
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+ **Left Anti Join** : 左反连接；
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+ **Natural Join** : 自然连接；
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+ **Cross (or Cartesian) Join** : 交叉(或笛卡尔)连接。
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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：
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/sql-join.jpg"/> </div>
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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：
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```sql
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-- LEFT SEMI JOIN
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SELECT * FROM emp LEFT SEMI JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno
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-- 等价于如下的IN语句
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SELECT * FROM emp WHERE deptno IN (SELECT deptno FROM dept)
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-- LEFT ANTI JOIN
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SELECT * FROM emp LEFT ANTI JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno
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-- 等价于如下的IN语句
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SELECT * FROM emp WHERE deptno NOT IN (SELECT deptno FROM dept)
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```
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所有连接类型的示例代码如下：
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### 2.1 INNER JOIN
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```scala
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// 1.定义连接表达式
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val joinExpression = empDF.col("deptno") === deptDF.col("deptno")
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// 2.连接查询
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empDF.join(deptDF,joinExpression).select("ename","dname").show()
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// 等价SQL如下：
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spark.sql("SELECT ename,dname FROM emp JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show()
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```
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### 2.2 FULL OUTER JOIN
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```scala
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empDF.join(deptDF, joinExpression, "outer").show()
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spark.sql("SELECT * FROM emp FULL OUTER JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show()
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```
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### 2.3 LEFT OUTER JOIN
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```scala
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empDF.join(deptDF, joinExpression, "left_outer").show()
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spark.sql("SELECT * FROM emp LEFT OUTER JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show()
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```
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### 2.4 RIGHT OUTER JOIN
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```scala
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empDF.join(deptDF, joinExpression, "right_outer").show()
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spark.sql("SELECT * FROM emp RIGHT OUTER JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show()
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```
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### 2.5 LEFT SEMI JOIN
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```scala
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empDF.join(deptDF, joinExpression, "left_semi").show()
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spark.sql("SELECT * FROM emp LEFT SEMI JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show()
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```
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### 2.6 LEFT ANTI JOIN
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```scala
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empDF.join(deptDF, joinExpression, "left_anti").show()
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spark.sql("SELECT * FROM emp LEFT ANTI JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show()
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```
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### 2.7 CROSS JOIN
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```scala
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empDF.join(deptDF, joinExpression, "cross").show()
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spark.sql("SELECT * FROM emp CROSS JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show()
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```
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### 2.8 NATURAL JOIN
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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。
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```scala
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spark.sql("SELECT * FROM emp NATURAL JOIN dept").show()
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```
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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：
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```sql
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spark.sql("SELECT * FROM emp JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show()
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```
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/spark-sql-NATURAL-JOIN.png"/> </div>
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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。
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## 三、连接的执行
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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。
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<div align="center"> <img width="600px" src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/spark-Big-table–to–big-table.png"/> </div>
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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。
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<div align="center"> <img width="600px" src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/spark-Big-table–to–small-table.png"/> </div>
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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：
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```scala
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empDF.join(broadcast(deptDF), joinExpression).show()
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```
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## 参考资料
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1. Matei Zaharia, Bill Chambers . Spark: The Definitive Guide[M] . 2018-02 |