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SparkSQL自定义Hint优化器解决热点数据导致JOIN数据倾斜问题

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# 场景
有时我们通过sparkSQL来分析数据，当使用Join操作时，最让人头疼的莫过于数据倾斜了，如果你是大表关联小表的情况，
那情况还不是很糟糕，可以使用MAPJOIN来破解一下，spark使用spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold参数来自动
开启MAPJOIN； BUT，如果两张表数据量都很大的话，MAPJOIN就无能为力了。

# 使用自定义hint
处理Join导致的数据倾斜常规方式是对导致倾斜的keys做单独处理，最后在做union， 但问题来了，使用SQL如何处理？
这时我们自定义hint就派上用场了,自定义hint需要扩展ResolveHints解析器的逻辑，修改也比较简单，详细请参见GitHub上源码
我这边自定义的hint为SKEWED_JOIN。
用法如下：

```SKEWED_JOIN(join_key(leftTB.field, rightTB.field), skewed_values('value1', 'value2'))```

假如我们有SQL：
```SELECT f1, f2, f3, f4 FROM leftTB t1 LEFT JOIN rightTB t2 on t1.id=t2.id ```

leftTB数据量：```1亿```

rightTB数据量：```5000万```

关联key: ```leftTB.id =  rightTB.id```

解析后的plan:

```
Project [f1#1, f2#2, f3#4, f4#5]
+- Join LeftOuter, (id#0 = id#3)
   :- SubqueryAlias t1
   :  +- SubqueryAlias leftTB
   :     +- Relation[id#0,f1#1,f2#2] parquet
   +- SubqueryAlias t2
      +- SubqueryAlias rightTB
         +- Relation[id#3,f3#4,f4#5] parquet
```

由于 leftTB.id列的数值 5和6非常多，这样就会导致数据处理倾斜（注：rightTB.id列的数值分布正常，如果不正常是另一种场景, 数据膨胀）
这是我们使用自定义hint来处理数据倾斜

现在SQL：

```
SELECT /*+ SKEWED_JOIN(join_key(leftTB.id,rightTB.id),skewed_values(5,6)) */ f1, f2, f3, f4 FROM leftTB t1 LEFT JOIN rightTB t2 on t1.id=t2.id
```

解析后的plan:

```
Project [f1#1, f2#2, f3#4, f4#5]
+- ResolvedHint none
   +- Union
      :- Join LeftOuter, (id#0 = id#3)
      :  :- Filter NOT id#0 IN (5, 6)
      :  :  +- SubqueryAlias t1
      :  :     +- SubqueryAlias leftTB
      :  :        +- Relation[id#0,f1#1,f2#2] parquet
      :  +- Filter NOT id#3 IN (5, 6)
      :     +- SubqueryAlias t2
      :        +- SubqueryAlias rightTB
      :           +- Relation[id#3,f3#4,f4#5] parquet
      +- Join Inner, (id#0 = id#3)
         :- ResolvedHint (broadcast)
         :  +- Filter id#0 IN (5, 6)
         :     +- SubqueryAlias t1
         :        +- SubqueryAlias leftTB
         :           +- Relation[id#0,f1#1,f2#2] parquet
         +- ResolvedHint (broadcast)
            +- Filter id#3 IN (5, 6)
               +- SubqueryAlias t2
                  +- SubqueryAlias rightTB
                     +- Relation[id#3,f3#4,f4#5] parquet
```

从plan我们可以看到SKEWED_JOIN hint帮我们把语法树拆解成两Join,并且把导致倾斜的值过滤出来单独做MAPJOIN,最后再做了Union

# 执行效果
![alt image](https://github.com/frb502/spark-skewed-join-hint/blob/master/pics/pci-001.png?raw=true)

# FAQ
A: 这种拆解Join最终的执行结果与原Join的结果一致吗？

Q: SKEWED_JOIN hint只是把导致倾斜的某几个value单独过滤出来做Inner Join, 最后再做Union，理论上不会影响执行结果

# 简书
[https://www.jianshu.com/p/ea52f3801d7b]

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