spark sql not in优化

Spark SQL中的`NOT IN`操作通常不是最优的选择，因为`IN`和`NOT IN`查询需要Spark对整个数据集进行全表扫描，这在大数据集上可能导致性能下降，尤其是当数据分布在多个分区时。

为了优化这种查询，你可以考虑以下策略：

1. **使用`EXISTS`或`NOT EXISTS`**：将`NOT IN`转换为`NOT EXISTS subquery`可以减少扫描的数据量。例如，`SELECT * FROM table WHERE column NOT EXISTS (SELECT * FROM other_table WHERE condition)`。

2. **索引**：如果`other_table`有合适的索引，特别是针对`condition`中的列，可以在那个表上创建索引来加速查找过程。

3. **分区和广播JOIN**：如果你能预知某些子查询结果不会改变，可以将其转换为广播join，避免每次都计算。

4. **过滤条件优化**：尽量将过滤条件应用到原始数据源，而不是在`NOT IN`子查询中。

5. **动态分区**：如果数据分布不均，可以尝试将数据分区，使得某些分区在`NOT IN`查询中不再需要处理。

6. **分批处理**：对于大规模数据，可能需要多次小批量处理，逐步累积结果，而非一次性全量加载。