引言
join是SQL中的常用操作，良好的表结构能够将数据分散到不同的表中，使其符合某种规范(mysql三大范式)，可以最大程度的减少数据冗余，更新容错等，而建立表和表之间关系的最佳方式就是join操作。
对于Spark来说有3种Join的实现，每种Join对应的不同的应用场景(SparkSQL自动决策使用哪种实现范式)：
1.Broadcast Hash Join：适合一张很小的表和一张大表进行Join；
2.Shuffle Hash Join：适合一张小表(比上一个大一点)和一张大表进行Join；
2.Sort Merge Join：适合两张大表进行Join；
前两者都是基于Hash Join的，只不过Hash Join之前需要先shuffle还是先brocadcast。下面详细解释一下这三种Join的具体原理。
Hash Join
先来看看这样一条SQL语句：select * from order,item where item.id = order.i_id，参与join的两张表是order和item，join key分别是item.id以及order.i_id。现在假设Join采用的是hash join算法，整个过程会经历三步：
1.确定Build Table以及Probe Table：这个概念比较重要，Build Table会被构建成以join key为key的hash table，而Probe Table使用join key在这张hash table表中寻找符合条件的行，然后进行join链接。Build表和Probe表是Spark决定的。通常情况下，小表会被作为Build Table，较大的表会被作为Probe Table。
2.构建Hash Table：依次读取Build Table(item)的数据，对于每一条数据根据Join Key(item.id)进行hash，hash到对应的bucket中(类似于HashMap的原理)，最后会生成一张HashTable，HashTable会缓存在内存中，如果内存放不下会dump到磁盘中。
3.匹配：生成Hash Table后，在依次扫描Probe Table(order)的数据，使用相同的hash函数(在spark中，实际上就是要使用相同的partitioner)在Hash Table中寻找hash(join key)相同的值，如果匹配成功就将两者join在一起。
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