#Spark join的三种方式：
1.broadcast hash join：将其中一张较小的表通过广播的方式，由driver发送到各个executor，大表正常被分成多个区，每个分区的数据和本地的广播变量进行join(相当于每个executor上都有一份小表的数据，并且这份数据是在内存中的，过来的分区中的数据和这份数据进行join)。broadcast适用于表很小，可以直接被广播的场景；
2.shuffle hash join：一旦小表比较大，此时就不适合使用broadcast hash join了。这种情况下，可以对两张表分别进行shuffle，将相同key的数据分到一个分区中，然后分区和分区之间进行join。相当于将两张表都分成了若干小份，小份和小份之间进行hash join，充分利用集群资源。
上面介绍的方式只对于两张表有一张是小表的情况适用，而对于两张大表，但当两个表都非常大时，显然无论哪种都会对计算内存造成很大的压力。这是因为join时两者采取都是hash join，是将一侧的数据完全加载到内存中，使用hash code取join key相等的记录进行连接。
3 .SparkSQL对两张大表join采用了全新的算法－sort-merge join，整个过程分为三个步骤：
(1).shuffle阶段：将两张大表根据join key进行重新分区，两张表数据会分布到整个集群，以便分布式并行处理
(2).sort阶段：对单个分区节点的两表数据，分别进行排序
(3).merge阶段：对排好序的两张分区表数据执行join操作。join操作很简单，分别遍历两个有序序列，碰到相同join key就merge输出，否则继续取更小一边的key。
