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1.Broadcast Join
在数据库的常见模型中（比如星型模型或者雪花模型），表一般分为两种：事实表和维度表。维度表一般指固定的、变动较少的表，例如联系人、物品种类等，一般数据有限。而事实表一般记录流水，比如销售清单等，通常随着时间的增长不断膨胀。
因为join操作是对两个表中key值相同的记录进行连接，在spark SQL中，对两个表做join最直接的方式是先根据key分区，再在每个分区中把key值相同的记录拿出来做连接操作。但这样就不可避免地涉及到shuffle，而shuffle在spark中是比较耗时的操作，我们应该尽可能的设计spark应用使其避免大量的shuffle。
当维度表和事实表进行join操作时，为了避免shuffle，我们可以将大小有限的维度表的全部数据分发到每个节点上，供事实表使用。executor存储维度表的全部数据，一定程度上牺牲了空间，换取shuffle操作大量的耗时，这在spark SQL中称为Broadcast Join.
看起来广播时一个比较理想的方案，但它有没有缺点呢？也很明显，这个方案只能用于广播较小的表，否则数据的冗余传输就远大于shuffle的开销；另外，广播时需要将被广播的表先collect到driver端，当频繁有广播出现时，对driver的内存也是一个考验。
2.shuffle hash join
由于spark是一个分布式的计算引擎，可以通过分区的形式将大批量的数据划分成n份较小的数据集进行并行计算。这种思想应用到join上便是shuffle hash join了。利用key相同必然分区相同的原理，spark SQL将较大表的join分而治之，先将表划分成n个分区，再对两个表中相对应分区的数据分别进行hash join。
shuffle hash join分为两步：
对两张表分别按照join keys进行分区，即shuffle，目的是为了让有相同join keys值的记录分到对应的分区中。
对对应分区中的数据进行join，此处先将小表分区构造一张hash表，然后根据大表分区中记录的join keys值拿出来进行匹配。
3.大表与大表之间的sort merge join
当两个表都非常大时，spark SQL采用Sort Merge Join进行Join，这种实现方式不用将一侧数据全部加载后再进行join，但需要在join前将数据排序。
首先将两张表按照join key进行了重新shuffle，保证join keys值相同的记录会被分在相同的分区。分区后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。
因为两个序列都是有序的，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。
可以看出，无论分区有多大，Sort Merge Join都不用把某一侧的数据全部加载到内存中，而是即用即丢，从而大大提升了大数据量下SQL JOIN的稳定性。
