sparksql中又很多join策略，其中有一个是shuffled hash join.这个用的比较多，但是又说不明白其原理，我各种百度，各种谷歌，最后在stackoverflow找到了一份资料，链接如下：https://www.linkedin.com/pulse/spark-sql-3-common-joins-explained-ram-ghadiyaram
如果不能访问，请自行梯子
- 首先将tableA和tableB进行按照key，进行hash取摸，也就是重新shuffle一次，得到相同数目分区的重新排列，每个桶中的数据（已经为join做好准备，正常情况下直接按照桶的顺序进行join即可得到join结果）
- 取小表某个分区的数据，进行broadcast到大表对应的分区（举个例子，小表0号分区，构建一个hashtable，然后broadcast到大表0号分区）
- 每个分区进行进行join即可
场景：大表和小表差异在3倍之内，且不需要排序的sql，因为有broadcast，所以 也要满足大小限制
缺点：因为broacast，所以容易oom
优点：适用场景较多，效率要比merg sort join快上不少
