Join Algorithm in Spark

Sparkを扱う上で最も重要な概念のひとつであるJoinについて、どういったアルゴリズムが使われているのかを解説します。

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1. Join Algorithm in Spark 2022/06/28 @yabooun
2. 自己紹介 藪本　晃輔　@yabooun 株式会社ジオロジック　CTO 趣味: 登山、ピアノ、日本酒 晴れてると、空ばかり眺めてしまうので、今週末山に行ってきます。
3. Joinとは • 複数のテーブルを一定のルールに基づいて結合する処理 • SQLの基本的な構文のひとつ • LEFT JOIN, RIGHT JOIN, INNER JOIN, CROSS JOIN, LEFT LATERAL JOIN, ・・・ • サブクエリも全部JOINで書ける • ただし、同じJOINでも、データ量やクエリによって違うアルゴリズムが使われる ◦ 使われるアルゴリズムは基本的に処理系が決める ◦ アルゴリズムによって全然速さが違う • RDBMSやHadoop/Spark等のビッグデータ系のシステムでは別のアルゴリズム ◦ ビッグデータ系はRDBMSより多くのアルゴリズムがある • 意外と奥が深いJOIN
4. RDBMSにおけるJOIN 1. Hash Join 2. Sort Merge Join 3. Nested Loop Join
5. Hash Join 大きいテーブルと小さいテーブルを結合するときに使う。結合条件がシンプルなA=Bのときに利用可能。 1. 小さいテーブルの結合キーでハッシュを作成 2. 大きいテーブルをスキャン 3. １行ごとに小さいテーブルをハッシュ検索 • 大きい方のテーブルをScanするだけなので最速 • 一番優先されるアルゴリズム • 片方が小さくないとHashがメモリに乗らない • インデックスがあるとさらに高速
6. Sort Merge Join 大きいテーブル同士を結合するときに使う。結合条件がシンプルなA=Bのときに利用可能。 1. 両方テーブルをそれぞれ結合キーでソート 2. それぞれのテーブルを上から順番に読みながら、結合 結果を出力する （ソート順が若い方のテーブルのカーソルを進めながら処理し ていくイメージ） • 大きいテーブル同士では有効 • 結合キーにインデックスがないとソートに時間がかかる • 複雑な結合条件に対応できない
7. Nested Loop Join Hash JoinとSort Merge Joinで対応できないときに使用 1. 片方のテーブルをScan 2. Scanしながら１行ごとにもう一方のテーブルを全部 Scan 3. 結合条件にマッチしていたら結合 • N * N のコストがかかる • どんな条件でもできる • 基本的には使わせたくない
8. RDBMSにおけるJOIN • 基本的にはHash Joinが使われるようにしよう • せめてSort Merge Joinが使われるようにしよう • Joinのキーはインデックス登録しておこう • 文字列結合したり変な条件で Joinすると遅い
9. SparkにおけるJOIN • Sparkでもほとんど似た考え方の Joinが使われる • 複数のノードからなるクラスタで実行されるため、同じアルゴリズムでも複数パターン • アルゴリズムひとつ変わると、クエリの速度が 1,000倍くらい余裕で変わる
10. SparkにおけるJOIN 1. Broadcast Hash Join 2. Shuffle Hash Join 3. Shuffle Sort Merge Join 4. Broadcast Nested Loop Join 5. Cartesian Join
11. Broadcast Hash Join 大きいテーブルと小さいテーブルを結合するときに使う。結合条件がシンプルなA=Bのときに利用可能。 1. 小さいテーブルの結合キーでハッシュを作成 2. ハッシュをすべてのノードにコピー 3. 各ノードでHash Join 4. 結果を結合 • 一番早い。とにかくこれを使え。 • Sparkの仕様上小さいテーブルが8MBまで。 （Sparkのデフォルトはたしか1MBくらいになっているこ とが多い）
12. Shuffle Hash Join 大きいテーブルとそこそこ大きいテーブルを結合するときに使う。結合条件がシンプルなA=Bのときに利用可能。 1. それぞれをテーブルを結合条件でshuffle 2. 各ノードでHash作成 3. 各ノードでHash Join 4. 結果を結合 • Broadcast Hash Joinの次に早い • おそらくShuffleでIOが発生するケースがあるからか、 想像より遅い
13. Shuffle Sort Merge Join 大きいテーブル同士を結合するときに使う。結合条件がシンプルなA=Bのときに利用可能。 1. それぞれをテーブルを結合条件でshuffle 2. 各ノードでSort Merge Join 3. 結果を結合 • あまり早くない • Shuffleが発生する上に、各ノードでソート • Shuffle、ソートはどちらも大きなデータでは時間のかか る処理
14. Broadcast Nested Loop Join 結合条件が複雑なときに使用。両方が大きすぎると手の打ちようがない。 1. 小さいの方のテーブルを全ノードにコピー 2. 大きい方のテーブルを各ノードに分散 3. 各ノードでNested Loop Join 4. 結果を結合 • 使ってはいけないくらい重い • 使ったらエラーを出すオプションもある
15. JOINの敵、Skew Skewとはデータの偏り。偏りが大きいと全体の結果がなかなか返ってこない。 Shuffle系のJoinで問題になる。 このケースだと、Worker1の処理が終わるまで全体のJoinが完了しない。
16. Skewの最適化 Spark 3.0でSkew Hintを与えることにより（条件によってはHintがなくても）Skewを検知してデータを再分散し、偏りによる問題 を最小化する機能が追加された。 Skewの発生しているWorker1を再分散して別のWorkerで処理をする。
17. 結論 • できるだけBroadcast Joinを使おう ◦ マスタとの結合は明示的に Bradcast Hash Joinを使わせたりする • どうしても出来ないときでも、複雑な条件では Joinしないようにしよう • Shuffle Joinが発生するカラムは均等に分散される設計にしよう ◦ IDFAやランダムな文字列などは基本的に偏りがない ◦ ステータスやtype系のものでJoinしようとするとSkewが発生しやすい • あとは実際どのJoinが使われているか、実行プランを確認しよう