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SparkSQL大数据实战:揭开Join的神秘面纱

木马童年 2018-10-13 19:25 11 0

Join背景介绍 Join是数据库查询永远绕不开的话题,传统查询SQL技术总体可以分为简单操作(过滤操作-where、排序操作-limit等),聚合操作-groupby以及Join操作等。其中Join操作是最复杂、代价最大的操作类型,也是OLA ...

Join背景介绍

Join是数据库查询永远绕不开的话题,传统查询SQL技术总体可以分为简单操作(过滤操作-where、排序操作-limit等),聚合操作-groupby以及Join操作等。其中Join操作是最复杂、代价最大的操作类型,也是OLAP场景中使用相对较多的操作。因此很有必要对其进行深入研究。

另外,从业务层面来讲,用户在数仓建设的时候也会涉及Join使用的问题。通常情况下,数据仓库中的表一般会分为“低层次表”和“高层次表”。

所谓“低层次表”,就是数据源导入数仓之后直接生成的表,单表列值较少,一般可以明显归为维度表或事实表,表和表之间大多存在外健依赖,所以查询起来会遇到大量Join运算,查询效率很差。而“高层次表”是在“低层次表”的基础上加工转换而来,通常做法是使用SQL语句将需要Join的表预先进行合并形成“宽表”,在宽表上的查询不需要执行大量Join,效率很高。但宽表缺点是数据会有大量冗余,且相对生成较滞后,查询结果可能并不及时。

为了获得时效性更高的查询结果,大多数场景都需要进行复杂的Join操作。Join操作之所以复杂,主要是通常情况下其时间空间复杂度高,且有很多算法,在不同场景下需要选择特定算法才能获得最好的优化效果。本文将介绍SparkSQL所支持的几种常见的Join算法及其适用场景。

Join常见分类以及基本实现机制

当前SparkSQL支持三种Join算法:shuffle hash join、broadcast hash join以及sort merge join。其中前两者归根到底都属于hash join,只不过在hash join之前需要先shuffle还是先broadcast。其实,hash join算法来自于传统数据库,而shuffle和broadcast是大数据的皮(分布式),两者一结合就成了大数据的算法了。因此可以说,大数据的根就是传统数据库。既然hash join是“内核”,那就刨出来看看,看完把“皮”再分析一下。

hash join

先来看看这样一条SQL语句: ,很简单一个Join节点,参与join的两张表是item和order,join key分别是item.id以及order.i_id。现在假设这个Join采用的是hash join算法,整个过程会经历三步:

1. 确定Build Table以及Probe Table:这个概念比较重要,Build Table使用join key构建Hash Table,而Probe Table使用join key进行探测,探测成功就可以join在一起。通常情况下,小表会作为Build Table,大表作为Probe Table。此事例中item为Build Table,order为Probe Table。

2. 构建Hash Table:依次读取Build Table(item)的数据,对于每一行数据根据join key(item.id)进行hash,hash到对应的Bucket,生成hash table中的一条记录。数据缓存在内存中,如果内存放不下需要dump到外存。

3. 探测:再依次扫描Probe Table(order)的数据,使用相同的hash函数映射Hash Table中的记录,映射成功之后再检查join条件(item.id = order.i_id),如果匹配成功就可以将两者join在一起。

SparkSQL大数据实战:揭开Join的神秘面纱

基本流程可以参考上图,这里有两个小问题需要关注:

1. hash join性能如何?

很显然,hash join基本都只扫描两表一次,可以认为o(a+b),较之最极端的笛卡尔集运算a*b,不知甩了多少条街。

2. 为什么Build Table选择小表?

道理很简单,因为构建的Hash Table最好能全部加载在内存,效率最高;这也决定了hash join算法只适合至少一个小表的join场景,对于两个大表的join场景并不适用。

上文说过,hash join是传统数据库中的单机join算法,在分布式环境下需要经过一定的分布式改造,就是尽可能利用分布式计算资源进行并行化计算,提高总体效率。hash join分布式改造一般有两种经典方案:

1.broadcast hash join:

将其中一张小表广播分发到另一张大表所在的分区节点上,分别并发地与其上的分区记录进行hash join。broadcast适用于小表很小,可以直接广播的场景。

2. shuffler hash join:

一旦小表数据量较大,此时就不再适合进行广播分发。这种情况下,可以根据join key相同必然分区相同的原理,将两张表分别按照join key进行重新组织分区,这样就可以将join分而治之,划分为很多小join,充分利用集群资源并行化。

下面分别进行详细讲解。

broadcast hash join

如下图所示,broadcast hash join可以分为两步:

1.broadcast阶段:

将小表广播分发到大表所在的所有主机。广播算法可以有很多,最简单的是先发给driver,driver再统一分发给所有executor;要不就是基于BitTorrent的TorrentBroadcast。

2. hash join阶段:

在每个executor上执行单机版hash join,小表映射,大表试探。

SparkSQL大数据实战:揭开Join的神秘面纱

SparkSQL规定broadcast hash join执行的基本条件为被广播小表必须小于参数spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold,默认为10M。

shuffle hash join

在大数据条件下如果一张表很小,执行join操作最优的选择无疑是broadcast hash join,效率最高。但是一旦小表数据量增大,广播所需内存、带宽等资源必然就会太大,broadcast hash join就不再是最优方案。此时可以按照join key进行分区,根据key相同必然分区相同的原理,就可以将大表join分而治之,划分为很多小表的join,充分利用集群资源并行化。如下图所示,shuffle hash join也可以分为两步:

1.shuffle阶段:

分别将两个表按照join key进行分区,将相同join key的记录重分布到同一节点,两张表的数据会被重分布到集群中所有节点。这个过程称为shuffle。

2. hash join阶段:

每个分区节点上的数据单独执行单机hash join算法。

SparkSQL大数据实战:揭开Join的神秘面纱

看到这里,可以初步总结出来如果两张小表join可以直接使用单机版hash join;如果一张大表join一张极小表,可以选择broadcast hash join算法;而如果是一张大表join一张小表,则可以选择shuffle hash join算法;那如果是两张大表进行join呢?

sort merge join

SparkSQL对两张大表join采用了全新的算法-sort-merge join,如下图所示,整个过程分为三个步骤:

SparkSQL大数据实战:揭开Join的神秘面纱

1. shuffle阶段:

将两张大表根据join key进行重新分区,两张表数据会分布到整个集群,以便分布式并行处理。

2. sort阶段:

对单个分区节点的两表数据,分别进行排序。

3. merge阶段:

对排好序的两张分区表数据执行join操作。join操作很简单,分别遍历两个有序序列,碰到相同join key就merge输出,否则取更小一边。如下图所示:

SparkSQL大数据实战:揭开Join的神秘面纱

经过上文的分析,很明显可以得出来这几种Join的代价关系:cost(broadcast hash join) < cost(shuffle hash join) < cost(sort merge join),数据仓库设计时最好避免大表与大表的join查询,SparkSQL也可以根据内存资源、带宽资源适量将参数spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold调大,让更多join实际执行为broadcast hash join。

总结

Join操作是数据库和大数据计算中的高级特性,因为其独特的复杂性,很少有同学能够讲清楚其中的原理。本文试图带大家真正走进Join的世界,了解常用的几种Join算法以及各自的适用场景。

本文来自范欣欣,网易大数据团队工程师。

来源:Hadoop技术博文

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