在Spark中如何通过YDB实现比原生Spark性能高100倍的多表关联

多表关联Join在Spark数据分析中是一个不可或缺的一部，我们以商品交易记录表（trade表）与用户信息表为例（user表）来阐述下如何实现高性能的多表关联分析。

经常会遇到这种情形，我们需要先找出【某一个省份】【工商银行】【交易金额在150~160元】的所有用户，并通过与用户信息表进行关联得到该用户的手机号，性别，年龄，职业等信息。

Spark的传统做法是对双表都进行暴力扫描，需要对trade表与user表都进行一次完整的扫描，根据扫描出来的结果在进行进一步的关联。用户信息表(User表)的数据量通常来说也是非常大的，运营商，阿里，腾讯都会有达数十亿条，数万维度的用户信息表，Spark默认方式的为将User表全部读取后在过滤的方式，性能是很慢的，我们可以换个方式，将这个过程对调一下，先进行过滤，在对过滤后的结果进行扫描，经过过滤后，需要处理的数据条数，是原先总量的万分之一或者千分之一，性能自然就会得到数百倍的提升。

其实这种方式大家并不陌生，传统数据库如mysql在做多表关联的时候，对关联的字段创建索引与不创建索引关联的效率相差很多，主要原因也是因为创建索引后，就不需要在对“用户表”，进行“全表扫描了”，仅仅读取需要的数据，关联效率自然就高了。

ydb支持这种通过索引方式的先过滤，后关联的方式，要实现这个需要进行四步骤。如下图所示：



第一步：生成中间关联索引-相关示例SQL写法

1.1 导出要关联的小索引到/data/ycloud/ydb/export/20160108120656_0的src目录下

　　　　select nickname from ydb_example_trade where ydbpartion in (20151011) and  province='辽宁省' and bank='工商银行' and amt>150 and amt<160   and ydbkv='export.joinchar:%01' and ydbkv='export.max.return.docset.size:100000000' and ydbkv='max.return.docset.size:100000000' 
and ydbkv='async.run:true' and  ydbkv='export.type:index' and ydbkv='export.path:/data/ycloud/ydb/export/20160108120656_0/src'  limit 0,10

1.2 将导出的小索引,合并生成大索引，并存储到/data/ycloud/ydb/export/20160108120656_0的index目录下

　　　　select nickname from ydb_example_trade where ydbpartion in (20151011)   and ydbkv='export.joinchar:%01' and ydbkv='export.max.return.docset.size:100000000' and ydbkv='max.return.docset.size:100000000'  and  ydbkv='join.pre.split:%01' and ydbkv='async.run:true'
and ydbkv='join.pre.src:/data/ycloud/ydb/export/20160108120656_0/src' and ydbkv='join.pre.index:/data/ycloud/ydb/export/20160108120656_0/index'  limit 0,10

第二步，创建Ydb Trade映射到Spark的视图表

　　　　CREATE external  TABLE spark_on_ydb_left_0 (

usernick_left string,tradetype string,amt string

)STORED BY 'cn.net.ycloud.ydb.handle.YdbStorageHandler'

 TBLPROPERTIES  (

"ydb.handler.hostport"="101.200.130.48:8080",

"ydb.handler.sql.key"="ydb.sql.spark_on_ydb_left_0",

"ydb.handler.sql"="select nickname as usernick_left,tradetype as tradetype,amt as amt from ydb_example_trade where ydbpartion in ('20151011') and province='辽宁省' and bank='工商银行' and amt>150 and amt<160  and ydbkv='export.joinchar:%01' and ydbkv='export.max.return.docset.size:100000000'
and ydbkv='max.return.docset.size:100000000'     limit 0,10000 "

)

第三步，使用第一部生成的关联索引，创建Ydb User映射到Spark的视图表

　　　CREATE external  TABLE spark_on_ydb_right_0 (

usernick_right string,consume string,zhiye string,phonenum string,sex string,age string

)STORED BY 'cn.net.ycloud.ydb.handle.YdbStorageHandler'

 TBLPROPERTIES  (

"ydb.handler.hostport"="101.200.130.48:8080",

"ydb.handler.sql.key"="ydb.sql.spark_on_ydb_right_0",

"ydb.handler.sql"="select usernick as usernick_right,ydb_consume as consume,ydb_zhiye as zhiye,phonenum as phonenum,ydb_sex as sex,ydb_age as age from ydb_example_shu where ydbpartion in ('20151231')  and ydb_day='20151202'   and ydbkv='export.joinchar:%01'
and ydbkv='expo
4000
rt.max.return.docset.size:100000000' and ydbkv='max.return.docset.size:100000000'   andydbkv='join.in:usernick@/data/ycloud/ydb/export/20160108132631_0/index@nickname'    limit 0,10000 "

)

第四步，开始关联查询

　　　　select l.usernick_left,l.tradetype,l.amt,r.usernick_right,r.consume,r.zhiye,r.phonenum,r.sex,r.age from spark_on_ydb_left_0 l  join spark_on_ydb_right_0 r on(l.usernick_left=r.usernick_right)  limit 100

这四个步骤，我们也准备了SparkExampleJoin示例程序放在了ydb的安装包下面，供您参考。

该功能在ydb1.0.7及以后版本可用，1.0.7版本下载地址：
http://yunpan.cn/cubwSX4MN9ACY 访问密码 48df

也可以访问这里获取更新版本的YDB http://ycloud.net.cn/yyydb