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:
代码语言:javascript复制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:
代码语言:javascript复制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
代码语言:javascript复制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[1] 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
代码语言:javascript复制// 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
代码语言:javascript复制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
代码语言:javascript复制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
代码语言:javascript复制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
代码语言:javascript复制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
代码语言:javascript复制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
代码语言:javascript复制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。
代码语言:javascript复制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:
代码语言:javascript复制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 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()
参考资料
1.Matei Zaharia, Bill Chambers . Spark: The Definitive Guide[M] . 2018-02
References
[1]
resources: https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/tree/master/resources