低效原因分析

1. 不同步执行和优化

在 Spark SQL 中，对于带有 Not in Subquery 的查询语句，Spark 无法将整个查询作为一个整体进行优化。因此，Spark 会将 Not in Subquery 当作一个过滤条件，先执行子查询，然后在主查询中根据子查询的结果进行过滤。这种两次查询的方式导致了额外的开销和低效。

2. 数据倾斜问题

对于 Not in Subquery 来说，如果子查询中的数据量非常大，而主查询中的数据量相对较小，那么可能会导致数据倾斜问题。Spark 在执行任务时，会将数据根据某个键值进行分区，如果数据倾斜严重，会导致某个分区的数据量过大，造成计算节点负载不均衡，从而影响整个查询的性能。

3. 数据重复读取

为了进行 Not in Subquery 的过滤操作，Spark 需要对主查询和子查询的数据进行重复读取。首先，子查询会将所有的数据读取到内存中，然后在主查询中根据子查询的结果进行过滤。这就意味着同样的数据会被反复读取，增加了额外的 IO 和内存开销。

规避策略

1. 使用 Left Anti Join

可以通过将 Not in Subquery 转换为 Left Anti Join 操作来提高查询性能。Left Anti Join 是一种基于哈希的连接算法，它可以高效地找出不匹配的行，并排除它们。具体操作是将子查询的结果进行 Join 操作，将结果集中的匹配项过滤掉，留下不匹配的行。

SELECT t1.column
FROM table1 t1
LEFT JOIN (SELECT DISTINCT column FROM table2) t2
ON t1.column = t2.column
WHERE t2.column IS NULL;
SQL

2. 使用 Exists 子查询

可以使用 Exists 子查询来替代 Not in Subquery，因为 Exists 子查询在 Spark SQL 中性能相对较好。Exists 子查询只关心是否存在匹配的记录，而不关心具体的匹配结果。因此，Spark 可以通过对子查询进行优化来提高查询效率。

SELECT t1.column
FROM table1 t1
WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM table2 t2 WHERE t1.column = t2.column);
SQL

3. 数据预处理和优化

为了避免数据倾斜的问题，可以在查询之前对数据进行预处理和优化。例如，可以使用 Spark 的 repartition 或者 coalesce 操作来增加或者减少分区的数量，使数据分布更加均衡。另外，可以使用 Spark 的广播变量将较小的数据集广播到所有计算节点，避免重复读取。

// 数据预处理
val table2Broadcast = sparkSession.sparkContext.broadcast(table2.collect.toSet)

// 查询
val result = table1.filter(row => !table2Broadcast.value.contains(row[column]))
Scala