sparksql两表join关联的五种方式实现及原理

### 回答1：
SparkSQL两表join关联的五种方式实现及原理：

1. Shuffle Hash Join：将两个表的join key进行hash分区，然后将相同hash值的数据分配到同一个节点上进行join操作，最后将结果进行合并。这种方式适用于数据量较小的情况。

2. Broadcast Hash Join：将小表的数据广播到所有节点上，然后将大表的数据进行hash分区，将相同hash值的数据分配到同一个节点上进行join操作，最后将结果进行合并。这种方式适用于小表和大表join的情况。

3. Sort Merge Join：将两个表的数据进行排序，然后按照join key进行合并。这种方式适用于数据量较大的情况。

4. Broadcast Nested Loop Join：将小表的数据广播到所有节点上，然后将大表的数据进行遍历，对于每一条数据都与小表进行join操作。这种方式适用于小表和大表join的情况。

5. Shuffle Sort Merge Join：将两个表的数据进行hash分区，然后将相同hash值的数据分配到同一个节点上进行排序，最后按照join key进行合并。这种方式适用于数据量较大且需要排序的情况。

### 回答2：
SparkSQL是Spark的一个模块，它提供了对结构化和半结构化数据的高效分布式处理能力。在SparkSQL中，join是最重要的关联操作之一，SparkSQL提供了五种不同的表关联方式，分别是：Nested Loop Join、Broadcast Join、Sort Merge Join、Shuffle Hash Join和Shuffle Sort Merge Join，下面将分别介绍这五种join操作的实现及其原理。

1. Nested Loop Join

Nested Loop Join是最基本的join方式，它通过嵌套循环遍历两个表中的所有记录，适用于小数据集和相对不复杂的查询。但是，因为其时间复杂度为O(n^2)，在大数据集下效率很低。

2. Broadcast Join

Broadcast Join适用于一个表很小，可以全部放入内存中。采用广播变量的方式将小表的数据复制到所有的Executor节点，然后通过map端的connect，将小表和大表进行join操作。由于广播变量的数据存储在Executor的内存中，所以能够消除shuffle过程带来的网络消耗。看似是一种很好的join方式，但是如果小表过大（超过内存容量），广播变量将会成为瓶颈，所以使用时需要谨慎。

3. Sort Merge Join

Sort Merge Join首先要把两个参与join的表按照连接字段排序，并通过shuffle操作将数据分配到不同的Executor上。然后再在各自的Executor节点上进行join操作。这种join操作适合大表join，它的局限性为需要进行shuffle操作，这可能是SparkSQL处理代价最大的操作，会给整个应用带来大量的数据复制和传输负载。

4. Shuffle Hash Join

Shuffle Hash Join是通过将大表中的数据切分成若干个Partition，并将小表中的数据通过Hash算法分到不同的Partition中，将所有分到同一个Partition的数据进行join操作。其优点在于避免了Sort Merge Join的排序操作，但代价是需要大量计算Hash函数，可能会占用开销较大的计算资源，并且有些Partition中数据可能会对单个Executor节点消耗过大的内存。

5. Shuffle Sort Merge Join

Shuffle Sort Merge Join是Sort Merge Join和Shuffle Hash Join的综合体，它对数据进行切分，再按照连接键进行排序，并且使用Hash算法将小表数据分配到对应的Partition。然后再在每个Partition上使用Sort Merge Join算法进行join操作。该算法既兼顾Sort Merge Join的高效性，又兼顾Shuffle Hash Join的低内存占用，但在处理大表时的性能也会受到shuffle操作的影响。

总之，以上五种join方式都各有利弊，选择哪种方式取决于数据量、内存容量、计算资源及SparkSQL应用的实际情况。

### 回答3：
Spark SQL是Spark中处理结构化数据的主要库，可以实现像SQL一样的查询和操作。其中，join操作是最常见的操作之一。Spark SQL支持五种不同的join操作来关联两个表：inner join、left outer join、right outer join、full outer join和cross join。本文将为大家介绍这五种操作的实现原理。

1. Inner Join（内连接）

内连接是最简单的连接方式。它指的是将两个表中共有的数据合并起来，并且只返回匹配的行。在Spark SQL中，可以使用join或者joinWith函数完成inner join操作。join函数用于连接两个DataFrame或Dataset，joinWith函数用于更严格的连接。它将两个表中的相同字段并排放置，然后执行自定义操作。实现内连接操作的原理是使用了分布式并行计算，通过shuffle操作将两个数据集根据指定的字段进行分区，并运行在这些分区上进行join操作，最后将结果合并起来，得到新的数据集。

2. Left Outer Join（左外连接）

左外连接也叫左连接，指的是将左表中所有行与右表中符合条件的行组成的集合合并起来。如果右表中没有匹配的行，则在输出结果中将显示null。在Spark SQL中，可以使用left_join函数完成left outer join操作。实现左外连接操作的原理与内连接相似，只不过在这种情况下，Spark会对左边的表数据进行全局排序，在对右表数据进行局部排序，以减少排序的成本。然后，Spark基于分布式计算原理对这两个数据集进行分区，根据指定字段进行join操作，并将结果合并起来得到新的数据集。

3. Right Outer Join（右外连接）

右外连接也叫右连接，是左外连接的倒置版，指的是将右表中的所有行与左表中符合条件的行组成的集合合并起来。如果左表中没有匹配的行，则在输出结果中将显示null。在Spark SQL中，可以使用right_join函数完成right outer join操作。实现右外连接操作的实现原理和左外连接类似。

4. Full Outer Join（全外连接）

全外连接又称全连接，指的是将两个表中所有的行都合并在一起，不管是否匹配。如果左表或右表中没有匹配的行，则在输出结果中会显示null。在Spark SQL中，可以使用crossJoin函数完成full outer join操作。实现全外连接操作的原理是将两个表中的数据集进行分区，然后对每个分区上进行join操作，并将结果合并起来得到新的数据集。

5. Cross Join（交叉连接）

交叉连接是指将左表中的每一行都与右表中的每一行进行配对组合，不需要任何谓词或过滤条件。交叉连接的结果集中行数等于左表行数与右表行数的乘积。在Spark SQL中，可以使用crossJoin函数完成cross join操作。实现交叉连接操作的原理是将两个表中的数据集进行笛卡尔积，并将结果集合并起来得到新的数据集。

综上所述，Spark SQL中五种join操作的实现原理基本相同，也都是通过shuffle或者分区操作对两个数据集进行分片，然后在指定的字段上进行join操作，最后将结果合并起来得到新的数据集。不同之处在于它们的返回结果及操作的方式。在实际操作中，需要根据具体的业务需求，选择合适的join方式来完成相应的操作。