在大数据分析中，将两个数据集进行 Join 操作是很常见的场景。在 Spark 的物理计划阶段，Spark 的 Join Selection 类会根据 Join hints 策略、Join 表的大小、 Join 是否为等值 Join以及参与 Join 的 key 是否可以排序等条件来选择最终的 Join 策略，最后 Spark 会利用选择好的 Join 策略执行最终的计算。目前， Spark 一共支持以下五种 Join 策略：

        Broadcast hash join (BHJ)

        Shuffle hash join（SHJ）

        Shuffle sort merge join (SMJ)

        Shuffle-and-replicate nested loop join，又称笛卡尔积（Cartesian product join)

        Broadcast nested loop join (BNLJ)

其中 BHJ 和 SMJ 这两种 Join 策略是我们运行 Spark 作业最常见的。JoinSelection 会先根据 Join 的 Key 为等值 Join来选择 Broadcast hash join、Shuffle hash join 以及 Shuffle sort merge join 中的一个；如果 Join 的 Key 为不等值Join 或者没有指定 Join 条件，则会选择 Broadcast nested loop join 或 Shuffle-and-replicate nested loop join。

不同的 Join 策略在执行上效率差别很大，了解每种 Join 策略的执行过程和适用条件是很有必要的。

1. Broadcast Hash Join

Broadcast Hash Join 的实现是将小表的数据广播到 Spark 所有的 Executor 端，这个广播过程和我们自己去广播数据没什么区别：

        利用 collect 算子将小表的数据从 Executor 端拉到 Driver 端；

        在 Driver 端调用 sparkContext.broadcast 广播到所有 Executor 端；

        在 Executor 端使用广播的数据与大表进行 Join 操作（实际上是执行map操作） 。

这种 Join 策略避免了 Shuffle 操作。一般而言，Broadcast Hash Join 会比其他 Join 策略执行的要快。

下面，通过一张图来描述 Broadcast Hash Join策略 ，如图所示。

使用Broadcast Hash Join 策略必须满足以下条件：

        小表的数据必须很小，可以通过 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 参数来配置，默认是 10MB；

        如果内存比较大，可以将阈值适当加大；

        将 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 参数设置为 -1，可以关闭这种连接方式；

        只能用于等值 Join，不要求参与 Join 的 keys 可排序 。

2. Shuffle Hash Join

当表中的数据比较大，又不适合使用广播，这个时候就可以考虑使用 Shuffle Hash Join。Shuffle Hash Join 同样是在大表和小表进行 Join 的时候选择的一种策略。它的计算思想是：把大表和小表按照相同的分区算法和分区数进行分区（根据参与 Join 的 keys 进行分区），这样就保证了 hash 值一样的数据都分发到同一个分区中，然后在同一个 Executor 中两张表 hash 值一样的分区就可以在本地进行 hash Join 了。在进行 Join 之前，还会对小表的分区构建 Hash Map。Shuffle hash join 利用了分治思想，把大问题拆解成小问题去解决。

下面，通过一张图来描述Shuffle Hash Join策略，如图所示。

要启用 Shuffle Hash Join策略，必须满足以下条件：

        仅支持等值 Join，不要求参与 Join 的 Keys 可排序；

        spark.sql.join.preferSortMergeJoin 参数必须设置为 false，参数是从 Spark 2.0.0 版本引入的，默认值为true，也就是默认情况下选择 Sort Merge Join；

        小表的大小（plan.stats.sizeInBytes）必须小于 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold *spark.sql.shuffle.partitions（默认值200）；

        而且小表大小（stats.sizeInBytes）的三倍必须小于等于大表的大小（stats.sizeInBytes），也就是a.stats.sizeInBytes * 3 < = b.stats.sizeInBytes

3. Shuffle Sort Merge Join

前面两种 Join 策略对表的大小都有条件的，如果参与 Join 的表都很大，这时候就得考虑用 Shuffle Sort Merge Join了。Shuffle Sort Merge Join 的实现思想如下：

        将两张表按照 join key 进行shuffle，保证join key值相同的记录会被分在相应的分区；

        对每个分区内的数据进行排序；

排序后再对相应的分区内的记录进行连接。

无论分区有多大，Sort Merge Join策略都不用把一侧的数据全部加载到内存中，而是即用即丢。因为两个序列都有序。从头遍历，碰到key相同的就输出，如果不同，左边小就继续取左边，反之取右边。从而大大提高了大数据量下sql join的稳定性。

下面，通过一张图来描述Shuffle Sort Merge Join 策略，如图所示。

要启用 Shuffle Sort Merge Join 必须满足的条件是仅支持等值 Join，并且要求参与 Join 的 Keys 可排序。

4. Cartesian product join

如果 Spark 中两张参与 Join 的表没指定连接条件，那么会产生 Cartesian product join，这个 Join 得到的结果其实就是两张表行数的乘积。

5. Broadcast nested loop join

可以把 Broadcast nested loop join 策略的执行看做如下的计算：

for record_1 in relation_1:

        for record_2 in relation_2:

                # join condition is executed

从上述代码可以看出， Broadcast nested loop join 在某些情况会对某张表重复扫描多次，效率非常低下。从名字可以看出，这种join 会根据相关条件对小表进行广播，以减少表的扫描次数。

Broadcast nested loop join 支持等值和不等值 Join，支持所有的 Join 类型。