spark三种连接Join

本文主要介绍spark join相关操作。

讲述spark连接相关的三个方法join，left-outer-join，right-outer-join，在这之前，我们用hiveSQL先跑出了结果以方便进行对比。

我们以实例来进行说明。我的实现步骤记录如下。

1、数据准备

2、HSQL描述

3、Spark描述

1、数据准备

我们准备两张Hive表，分别是orders（订单表）和drivers（司机表），通过driver_id字段进行关联。数据如下：

orders

orders表有两个字段，订单id:order_id和司机id:driver_id。司机id将作为连接键。

通过select可以看到三条数据。

hive (gulfstream_test)> select * from orders;
OK
orders.order_id orders.driver_id
1000    5000
1001    5001
1002    5002
Time taken: 0.387 seconds, Fetched: 3 row(s)

drivers

drivers表由两个字段，司机id：driver_id和车辆id：car_id。司机id将作为连接键。

通过select可以看到两条数据。

hive (gulfstream_test)> select * from drivers;
OK
drivers.driver_id       drivers.car_id
5000    100
5003    103
Time taken: 0.036 seconds, Fetched: 2 row(s)

2、HSQL描述

JOIN

自然连接，输出连接键匹配的记录。

可以看到，通过driver_id匹配的数据只有一条。

hive (gulfstream_test)> select * from orders t1 join drivers t2 on (t1.driver_id = t2.driver_id) ;
OK
t1.order_id     t1.driver_id    t2.driver_id    t2.car_id
1000    5000    5000    100
Time taken: 36.079 seconds, Fetched: 1 row(s)

LEFT OUTER JOIN

左外链接，输出连接键匹配的记录，左侧的表无论匹配与否都输出。

可以看到，通过driver_id匹配的数据只有一条，不过所有orders表中的记录都被输出了，drivers中未能匹配的字段被置为空。

hive (gulfstream_test)> select * from orders t1 left outer join drivers t2 on (t1.driver_id = t2.driver_id) ;
OK
t1.order_id     t1.driver_id    t2.driver_id    t2.car_id
1000    5000    5000    100
1001    5001    NULL    NULL
1002    5002    NULL    NULL
Time taken: 36.063 seconds, Fetched: 3 row(s)

RIGHT OUTER JOIN

右外连接，输出连接键匹配的记录，右侧的表无论匹配与否都输出。

可以看到，通过driver_id匹配的数据只有一条，不过所有drivers表中的记录都被输出了，orders中未能匹配的字段被置为空。

hive (gulfstream_test)> select * from orders t1 right outer join drivers t2 on (t1.driver_id = t2.driver_id) ;
OK
t1.order_id     t1.driver_id    t2.driver_id    t2.car_id
1000    5000    5000    100
NULL    NULL    5003    103
Time taken: 30.089 seconds, Fetched: 2 row(s)

3、Spark描述

spark实现join的方式也是通过RDD的算子，spark同样提供了三个算子join，leftOuterJoin，rightOuterJoin。

在下面给出的例子中，我们通过spark-hive读取了Hive中orders表和drivers表中的数据，这时候数据的表现形式是DataFrame，如果要使用Join操作：

1）首先需要先将DataFrame转化成了JavaRDD。

2）不过，JavaRDD其实是没有join算子的，下面还需要通过mapToPair算子将JavaRDD转换成JavaPairRDD，这样就可以使用Join了。

下面例子中给出了三种join操作的实现方式，在join之后，通过collect()函数把数据拉到Driver端本地，并通过标准输出打印。

需要指出的是

1）join算子（join，leftOuterJoin，rightOuterJoin）只能通过PairRDD使用；

2）join算子操作的Tuple2<Object1, Object2>类型中，Object1是连接键，我只试过Integer和String，Object2比较灵活，甚至可以是整个Row。

这里我们使用driver_id作为连接键。 所以在输出Tuple2的时候，我们将driver_id放在了前面。

Join.java

/*
*   spark-submit --queue=root.zhiliangbu_prod_datamonitor spark-join-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar
* */
public class Join implements Serializable {

    private transient JavaSparkContext javaSparkContext;
    private transient HiveContext hiveContext;

    /*
    *   初始化Load
    *   创建sparkContext, sqlContext, hiveContext
    * */
    public Join() {
        initSparckContext();
        initHiveContext();
    }

    /*
    *   创建sparkContext
    * */
    private void initSparckContext() {
        String warehouseLocation = System.getProperty("user.dir");
        SparkConf sparkConf = new SparkConf()
                .setAppName("spark-join")
                .set("spark.sql.warehouse.dir", warehouseLocation)
                .setMaster("yarn-client");
        javaSparkContext = new JavaSparkContext(sparkConf);
    }

    /*
    *   创建hiveContext
    *   用于读取Hive中的数据
    * */
    private void initHiveContext() {
        hiveContext = new HiveContext(javaSparkContext);
    }

    public void join() {
        /*
        *   生成rdd1
        * */
        String query1 = "select * from gulfstream_test.orders";
        DataFrame rows1 = hiveContext.sql(query1).select("order_id", "driver_id");
        JavaPairRDD<String, String> rdd1 = rows1.toJavaRDD().mapToPair(new PairFunction<Row, String, String>() {
            @Override
            public Tuple2<String, String> call(Row row) throws Exception {
                String orderId = (String)row.get(0);
                String driverId = (String)row.get(1);
                return new Tuple2<String, String>(driverId, orderId);
            }
        });
        /*
        *   生成rdd2
        * */
        String query2 = "select * from gulfstream_test.drivers";
        DataFrame rows2 = hiveContext.sql(query2).select("driver_id", "car_id");
        JavaPairRDD<String, String> rdd2 = rows2.toJavaRDD().mapToPair(new PairFunction<Row, String, String>() {
            @Override
            public Tuple2<String, String> call(Row row) throws Exception {
                String driverId = (String)row.get(0);
                String carId = (String)row.get(1);
                return new Tuple2<String, String>(driverId, carId);
            }
        });
        /*
        *   join
        * */
        System.out.println(" ****************** join *******************");
        JavaPairRDD<String, Tuple2<String, String>> joinRdd = rdd1.join(rdd2);
        Iterator<Tuple2<String, Tuple2<String, String>>> it1 = joinRdd.collect().iterator();
        while (it1.hasNext()) {
            Tuple2<String, Tuple2<String, String>> item = it1.next();
            System.out.println("driver_id:" + item._1 + ", order_id:" + item._2._1 + ", car_id:" + item._2._2 );
        }

        /*
        *   leftOuterJoin
        * */
        System.out.println(" ****************** leftOuterJoin *******************");
        JavaPairRDD<String, Tuple2<String, Optional<String>>> leftOuterJoinRdd = rdd1.leftOuterJoin(rdd2);
        Iterator<Tuple2<String, Tuple2<String, Optional<String>>>> it2 = leftOuterJoinRdd.collect().iterator();
        while (it2.hasNext()) {
            Tuple2<String, Tuple2<String, Optional<String>>> item = it2.next();
            System.out.println("driver_id:" + item._1 + ", order_id:" + item._2._1 + ", car_id:" + item._2._2 );
        }

        /*
        *   rightOuterJoin
        * */
        System.out.println(" ****************** rightOuterJoin *******************");
        JavaPairRDD<String, Tuple2<Optional<String>, String>> rightOuterJoinRdd = rdd1.rightOuterJoin(rdd2);
        Iterator<Tuple2<String, Tuple2<Optional<String>, String>>> it3 = rightOuterJoinRdd.collect().iterator();
        while (it3.hasNext()) {
            Tuple2<String, Tuple2<Optional<String>, String>> item = it3.next();
            System.out.println("driver_id:" + item._1 + ", order_id:" + item._2._1 + ", car_id:" + item._2._2 );
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        Join sj = new Join();
        sj.join();
    }

}

执行结果

其中Optional.absent()表示的就是null，可以看到和HSQL是一致的。

Application ID is application_1508228032068_2746260, trackingURL: http://10.93.21.21:4040
 ****************** join *******************
driver_id:5000, order_id:1000, car_id:100
 ****************** leftOuterJoin *******************
driver_id:5001, order_id:1001, car_id:Optional.absent()
driver_id:5002, order_id:1002, car_id:Optional.absent()
driver_id:5000, order_id:1000, car_id:Optional.of(100)
 ****************** rightOuterJoin *******************
driver_id:5003, order_id:Optional.absent(), car_id:103
driver_id:5000, order_id:Optional.of(1000), car_id:100

由于数据量不大，我没有从执行效率上进行考量。

根据经验，一般在数据量较大的情况下，HSQL的执行效率会高一些，如果数据量较小，Spark会快。