SparkSQL常见语法的实现原理

1.引言

作为一名数据开发工程师，江湖人称SQL Boy，那么我们对天天都在写的Spark SQL底层实现了解多少呢。下面我将对常见的SQL语法底层实现进行盘点。

2.1.Join

相信大家对join的实现原理最熟悉了，开始吟唱：小表小于10MB就广播避免shuffle...

一共有三种实现。

2.1.1.BroadcastHashJoin

实现

其中一个表的大小小于广播阈值（默认 10MB，可通过 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 配置），广播到所有 Executor。

哈希表构建：在每个 Executor 上，将广播表构建为哈希表。
Join 执行：将大表的数据与哈希表进行 Join。

特点

避免 Shuffle，性能高。
适合小表和大表的 Join。

2.1.2.SortMergeJoin

实现

两个表的大小都较大，无法广播。

数据排序：对两个表的数据按 Join Key 进行排序。
数据 Shuffle：将排序后的数据进行 Shuffle，确保相同 Join Key 的数据被分配到同一个 Task。
Join 执行：对排序后的数据进行合并，执行 Join。

特点

适合大表和大表的 Join。
数据分布均匀时，性能较高。

2.1.3.ShuffledHashJoin

实现

两个表的大小都大于广播阈值（默认 10MB），但小于 SortMergeJoin的适用范围（通常为几十 GB 到几百 GB）两个表的大小适中，无法广播。

数据 Shuffle：对两个表的数据按 Join Key 进行 Shuffle，确保相同 Join Key 的数据被分配到同一个 Task。
哈希表构建：在每个 Task 上，将其中一个表构建为哈希表。
Join 执行：将另一个表的数据与哈希表进行 Join。

特点

适合中等规模表的 Join。
实现简单，性能适中。

2.1.x.疑问

为什么大表join大表要用SortMergeJoin这种算法，它有什么优势？答：

分阶段处理：通过排序和合并的方式，SortMergeJoin 可以分阶段处理数据，避免一次性加载大量数据。由于内存占用较低，SortMergeJoin 不容易出现内存溢出（OOM）问题。
处理数据倾斜：SortMergeJoin 对数据倾斜的容忍度较高，因为它是基于排序的算法，不会因为某些键的数据量过大而导致性能急剧下降。
适合分布式环境：SortMergeJoin 在分布式环境中表现稳定，适合大规模集群。

2.2 Group By

局部聚合

在每个分区内，Spark SQL 会先进行局部聚合，生成中间结果。
局部聚合可以减少数据传输量和全局聚合的计算开销。

全局聚合

将局部聚合的结果进行全局聚合，生成最终结果。
全局聚合需要对数据进行 Shuffle，确保相同分组键的数据被分配到同一个 Task。

2.3.Count(Distinct xxx)

局部去重

在每个分区内，Spark SQL 会先对数据进行局部去重，生成中间结果。
局部去重可以减少数据传输量和全局聚合的计算开销。

全局聚合

将局部去重的结果进行全局聚合，计算最终的 COUNT(DISTINCT)。
全局聚合需要对数据进行 Shuffle，确保相同分组键的数据被分配到同一个 Task。

2.4.In

2.4.1.如果 IN 子句中的值是常量

实现逻辑

将 IN 子句中的值转换为一个 HashSet。
在数据过滤时，通过 HashSet 查找判断某个值是否存在于集合中。

特点

查找效率高，时间复杂度为 O(1)。
适用于常量值的 IN 查询。
不会产生shuffle。

2.4.2.如果 IN 子句中的值是动态的（如子查询）。