spark的shuffle hash join对Full Outer Join的支持

Spark的Shuffle Hash Join是一种用于Join操作的方法，它通过在shuffle过程中分发Join键相同的数据来实现。虽然Spark的Shuffle Hash Join不直接支持Full Outer Join，但是可以通过对两边的数据集进行扩展来模拟Full Outer Join的效果。

模拟方法如下：

1. 对左边的数据集进行一次leftOuterJoin，右边的数据集作为广播变量。
2. 对右边的数据集进行一次leftOuterJoin，左边的数据集作为广播变量。
3. 将两次的结果进行合并，移除重复的记录。

以下是用Spark DataFrame实现的伪代码示例：

import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
 
val spark: SparkSession = SparkSession.builder.getOrCreate()
 
// 假设dfLeft和dfRight是两个已经分区并且排序的DataFrame
val dfLeft: DataFrame = ???
val dfRight: DataFrame = ???
 
// 左外连接，右边的数据集作为广播变量
val leftJoin: DataFrame = dfLeft.join(broadcast(dfRight), Seq("joinKey"), "left_outer")
 
// 右外连接，左边的数据集作为广播变量
val rightJoin: DataFrame = dfRight.join(broadcast(dfLeft), Seq("joinKey"), "left_outer")
 
// 合并结果，移除重复的记录
val fullOuterJoin: DataFrame = leftJoin.union(rightJoin).distinct()

这样得到的fullOuterJoin就是模拟的Full Outer Join结果。注意，这里假设两个DataFrame都是已经分区并且根据Join键排序的，这是优化Shuffle Hash Join性能的重要前提。在实际应用中，可以通过对数据集的处理来保证这一点。