Spark SQL中Not in Subquery为何低效以及如何规避

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;

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);

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]))