SparkSQL允许左联接的数据量大于左表数据量？

1、Spark SQL联接

本文主要记录一次Spark SQL在多表关联时出现的OOM问题以及解决。看似是OOM问题，实则是数据倾斜问题。在讨论这个问题之前，我们有必要先来看一下Spark SQL有哪些Join类型

Spark SQL共提供了7种Join类型，包括：内联接、左联接、右联接、全连接、交叉联接、半联接和反联接。以下是各Join类型的介绍以及联接示例：

准备示例数据如下：

-- 使用员工和部门表来演示不同类型的联接
create table employee(
  id string,
  name string,
  deptno bigint
);

insert into employee values
('105','Chloe', 5),
('103','Paul', 3),
('101','John', 1),
('102','Lisa', 2),
('104','Evan', 4),
('106','Amy', 6);

SELECT * FROM employee;
+---+-----+------+
| id| name|deptno|
+---+-----+------+
|105|Chloe|     5|
|103| Paul|     3|
|101| John|     1|
|102| Lisa|     2|
|104| Evan|     4|
|106|  Amy|     6|
+---+-----+------+

create table department(
  deptno bigint,
  deptname string
);

insert into department values
(3,'Engineering'),
(2,'Sales'),
(1,'Marketing');

SELECT * FROM department;
+------+-----------+
|deptno|   deptname|
+------+-----------+
|     3|Engineering|
|     2|      Sales|
|     1|  Marketing|
+------+-----------+

1）内联接（Inner Join）

语法：

A [ INNER ] JOIN B

内联接是Spark SQL中的默认联接。它选择在两个表中具有公共匹配值的行

示例：

SELECT id, name, employee.deptno, deptname FROM employee INNER JOIN department ON employee.deptno = department.deptno;
+---+-----+------+-----------|
| id| name|deptno|   deptname|
+---+-----+------+-----------|
|103| Paul|     3|Engineering|
|101| John|     1|  Marketing|
|102| Lisa|     2|      Sales|
+---+-----+------+-----------|

2）左联接（Left Join）

语法：

A LEFT [ OUTER ] JOIN B

左联接返回左侧表中的所有值和右侧表中的匹配值，如果没有匹配项，则追加NULL

示例：

SELECT id, name, employee.deptno, deptname FROM employee LEFT JOIN department ON employee.deptno = department.deptno;
+---+-----+------+-----------|
| id| name|deptno|   deptname|
+---+-----+------+-----------|
|105|Chloe|     5|       NULL|
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