为了更好的分析Spark Join处理流程，我们选择具有Shuffle操作的示例来进行说明，这比没有Shuffle操作的处理流程要复杂一些。本文主要通过实现一个Join操作的Spark程序，提交运行该程序，并通过Spark UI上的各种运行信息来讨论Spark Join处理流程。
Spark Join示例程序
我们先给出一个简单的Spark Application程序代码，这里处理的数据使用了MovieLens数据集。其中，小表movies（约1.4m）、大表genome-scores（约323.5m），对这两个表进行Join操作。具体的实现代码，如下所示：
上面代码，我们直接将两个表进行Join操作（实际更优的做法是：将小表进行Broadcast后，再进行连接操作，能够避免昂贵低效的Shuffle操作）。我们这么做，主要是为了使程序处理过程中能够进行Shuffle操作，从而更深入地理解Join操作的内部处理流程。
我们通过如下命令，查看一下输入数据表genome-scores表在HDFS上存储的Block情况，执行如下命令：
可以看到输入数据集的存储情况，如下所示：
/data/ml-20m/movies.csv 1397542 bytes, 1 bloc
(s): OK
0. BP-893796349-172.16.117.62-1504161181581:blk_1074121675_380924 len=1397542 Live_repl=3 [/default/172.16.117.64:50010, /default/172.16.117.63:50010, /default/172.16.117.65:50010]
/data/ml-20m/genome-scores.csv 323544381 bytes, 3 block(s): OK
0. BP-893796349-172.16.117.62-1504161181581:blk_1074121670_380919 len=134217728 Live_repl=3 [/default/172.16.117.63:50010, /default/172.16.117.65:50010, /default/172.16.117.64:50010]
1. BP-893796349-172.16.117.62-1504161181581:blk_1074121671_380920 len=134217728 Live_repl=3 [/default/172.16.117.65:50010, /default/172.16.117.64:50010, /default/172.16.117.63:50010]
2. BP-893796349-172.16.117.62-1504161181581:blk_1074121672_380921 len=55108925 Live_repl=3 [/default/172.16.117.64:50010, /default/172.16.117.65:50010, /default/172.16.117.63:50010]通过RDD的toDebugString()方法，打印调试信息：
上面信息可以非常清晰地看到，我们的Spark程序都创建了哪些RDD，以及这些RDD之间的大致顺序关系。
分析Spark Join处理流程
Spark程序运行过程中，我们可以通过Web UI看到对应的DAG生成的Stage的情况，一共生成了3个Stage。为了更加清晰地了解各个Stage（对应的各组Task）都被调度到了哪个Executor上运行，我们通过Spark UI看一下对于该Spark程序创建Executor的具体情况，如下图所示：
通过上图可见，为了运行我们提交的Spark程序，在Spark集群中的3个节点上，总计启动了3个Executor和1个Driver。其中，图中ID为3和driver的Executor是在同一个物理节点上。我们知道，在同一个Spark程序运行过程中，可能会复用已经启动的Executor，这里的3个Executor在程序运行过程中都会被复用，可以在后面各个Stage运行过程中看到。下面，分别对各个Stage的运行情况进行分析：
- Stage 0运行过程
对数据表/data/ml-20m/movies.csv，进行filter->map->map操作，对应于Stage 0，如下图所示：
经过前面我们通过toDebugString()打印出DAG关系图，可以知道/data/ml-20m/movies.csv具有两个Partition，所以对应的Stage 0包含2个可调度运行的ShuffleMapTask。通过Spark Web UI可以看到，如下图所示：
上图中，Locality Level为NODE_LOCAL，在2个节点上各启动了1个Executor，Stage 0包含2个ShuffleMapTask。
- Stage 1运行过程
同样，对数据表/data/ml-20m/genome-scores.csv也进行filter->map->map操作，对应于Stage 1，如下图所示：
/data/ml-20m/genome-scores.csv具有3个Partition，所以同样对于Stage 1具有3个可调度运行的ShuffleMapTask，如下图所示：
可见，在3个节点上各启动了1个Executor，用来运行Stage 1的ShuffleMapTask。其中，Locality Level也为NODE_LOCAL。
- Stage 2运行过程
该Stage对应的DAG图表达，如下图所示：
可见，Join操作实际包含了一组操作的集合：cogroup、map、map。这里，我们通过Spark源码来看一下，调用join操作，其内部具体都做了哪些事情，我们实现的Spark程序中调用了带有一个RDD参数的join方法，代码如下所示：
继续调用了另一个多了Partitioner参数的join方法，代码如下所示：
上面代码中，调用了最核心的cogroup方法，如下所示：
这里面创建了CoGroupedRDD，所以可以直接分析CoGroupedRDD的实现。根据前面我们实现的Spark程序，应该存在Shuffle过程，所以CoGroupedRDD与Stage 0和Stage 1中的两个RDD之间，必然应该存在ShuffledDependency依赖关系，通过CoGroupedRDD类的代码验证，如下所示：
在我们示例程序实际运行过程中，执行了创建ShuffleDependency的分支，在这里一共生成了2个ShuffleDependency。现在，我们需要知道CoGroupedRDD是如何计算的，也就是需要知道在调用join操作过程中如何进行Shuffle操作的，查看CoGroupedRDD的compute方法，基于依赖的ShuffleDependency进行计算，计算过程代码如下所示：
上述的compute方法实现了对CoGroupedRDD的某一个Partition的计算处理，实际会执行ShuffleDependency这个case分支，它会通过ShuffleManager来读取依赖的上游2个RDD的计算结果，从而得到CoGroupedRDD的某个Partition依赖于上游RDD的计算结果，通过(Iterator[Product2[K, Any]], Int)对的方式表达，表示计算CoGroupedRDD需要上游RDD结果迭代器（it）和对应的依赖编号（depNum）。
Stage 2可调度运行的是一组ResultTask，每个ResultTask处理最终结果的一个Partition，该Partition执行上述代码后，已经将Stage 1运行过程的计算结果（map输出）读取到对应的Reduce端，也就是说属于该Partition的所有map输出结果都已经读取过来了。而且，我们应该知道，具有相同的key的记录，一定会在Shuffle过程中读取到同一个Executor中（同一个ResultTask中），可以想到下面需要进行实际的Join操作流程了，具体代码如下所示：
首先创建一个ExternalAppendOnlyMap存储结构，然后遍历上面得到的rddIterators，将该Partition依赖的RDD结果记录insert到ExternalAppendOnlyMap中。ExternalAppendOnlyMap能够对具有相同key的一组记录执行merge操作，最终得到一个按相同key进行连接操作的结果。上面代码，通过创建的InterruptibleIterator就可以迭代出Join后的结果。当然，这里Join完的结果还不是最终我们需要的结果，通过在RDD的join和cogroup方法中还需要对这里得到的结果进行后续处理，才得到我们Spark程序最终需要的Join结果。下面，看一下Stage 2对应的3个ResultTask的运行情况，如下图所示：
示例图中的Task还在运行中，运行过程中需要进行Shuffle读取操作。
Stage 2对应DAG图中，最后一步是saveAsTextFile，上面计算得到的结果就是Join操作的最终结果，结果由Spark程序运行过程中的各个BlockManager来管理，结果或者保存在内存中，或者存储在磁盘上，我们这个示例程序结果都存放在内存中，当调用saveAsTextFile方法时，会直接将Join结果写入到HDFS指定文件中。
总结
基于提供的Spark程序示例，我们从源码的角度，将对应的RDD及其作用于RDD之上的操作，以及对应的顺序关系，通过如下RDD DAG图来更加清晰地表现出来，如下图所示：
根据每个RDD对应的Partition情况，将上图细化到Partition级别，我们能够看出每个RDD的各个Partition之间是如何关联的，如下图所示：
在我们示例程序的Join过程中，一定存在Shuffle处理，最终处理流程可以在上图中各个RDD的各个Partition之间表现出来。扩展一点思考，假如没有Join过程没有发生Shuffle处理，那么在cogroup处理中就不会创建ShuffleDependency，而是会创建对应的OneToOneDependency。那么上图中，处理完成Stage 0、Stage 1后得到的RDD的各个Partition，已经使用相同的Partitioner基于记录的Key对数据进行了Partition操作。所以，在生成Stage 2中的RDD的某个Partition时，与上游Stage 0、Stage 1中每个RDD中某个（而不是某些，不是与RDD中各个Partition都有关系）Partition是一对一的关系，这一计算起来就简单多了。
