一步一步理解Impala query profile

Posted 2021-04-24 Hadoop实操

在上一篇文章《》中，我们介绍了Impala query profie的概要部分，在本篇文章我们介绍Profile的查询计划（Query Plan）和执行概要（Execution Summary）部分。

Profile的查询计划和执行概要如下所示：

Query (id=36433472787e1cab:29c30e7800000000):
  Summary:
    ....Skipped here....
    Plan: 
----------------
Max Per-Host Resource Reservation: Memory=0B
Per-Host Resource Estimates: Memory=52.00MB
WARNING: The following tables are missing relevant table and/or column statistics.
default.sample_07

F01:PLAN FRAGMENT [UNPARTITIONED] hosts=1 instances=1
|  Per-Host Resources: mem-estimate=10.00MB mem-reservation=0B
PLAN-ROOT SINK
|  mem-estimate=0B mem-reservation=0B
|
03:AGGREGATE [FINALIZE]
|  output: count:merge(*)
|  mem-estimate=10.00MB mem-reservation=0B spill-buffer=2.00MB
|  tuple-ids=1 row-size=8B cardinality=1
|
02:EXCHANGE [UNPARTITIONED]
|  mem-estimate=0B mem-reservation=0B
|  tuple-ids=1 row-size=8B cardinality=1
|
F00:PLAN FRAGMENT [RANDOM] hosts=1 instances=1
Per-Host Resources: mem-estimate=42.00MB mem-reservation=0B
01:AGGREGATE
|  output: count(*)
|  mem-estimate=10.00MB mem-reservation=0B spill-buffer=2.00MB
|  tuple-ids=1 row-size=8B cardinality=1
|
00:SCAN HDFS [default.sample_07, RANDOM]
   partitions=1/1 files=1 size=44.98KB
   stats-rows=unavailable extrapolated-rows=disabled
   table stats: rows=unavailable size=44.98KB
   column stats: all
   mem-estimate=32.00MB mem-reservation=0B
   tuple-ids=0 row-size=0B cardinality=unavailable
----------------
    Estimated Per-Host Mem: 54525952
    Tables Missing Stats: default.sample_07
    Per Host Min Reservation: nightly514-3.vpc.cloudera.com:22000(0) nightly514-4.vpc.cloudera.com:22000(0) 
    Request Pool: root.hive
    Admission result: Admitted immediately
    ExecSummary: 
Operator       Hosts   Avg Time   Max Time  #Rows  Est. #Rows  Peak Mem  Est. Peak Mem  Detail            
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
03:AGGREGATE        1    0.000ns    0.000ns      1           1  20.00 KB       10.00 MB  FINALIZE          
02:EXCHANGE         1  868.991ms  868.991ms      1           1         0              0  UNPARTITIONED     
01:AGGREGATE        1    0.000ns    0.000ns      1           1  16.00 KB       10.00 MB                    
00:SCAN HDFS        1  743.001ms  743.001ms    823          -1  80.00 KB       32.00 MB  default.sample_07 

接下来我们来逐一提取和介绍上面Profile片段中的信息：

1、表/列统计信息：

Max Per-Host Resource Reservation: Memory=0B
Per-Host Resource Estimates: Memory=52.00MB
WARNING: The following tables are missing relevant table and/or column statistics.
default.sample_07

但是，下一行非常重要，因为Impala告诉我们是否检测到查询所涉及的表具有最新的统计信息，这一点非常关键，因为Impala使用表/列统计信息（table/column statistics information）来进行资源预估（resource estimation），并执行查询计划来确定运行查询的最佳策略，如果统计信息不是最新的，Impala最终将使用错误的查询计划，从而影响整体查询性能。

在上面的示例中，我们可以看到default.sample_07表缺少统计信息，Impala在查询计划中给出了警告来提示用户需要在该表上执行COMPUTE STATS来消除这个警告信息。关于表统计的更多信息，请参阅Table and Column Statistics。

https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/latest/topics/impala_perf_stats.html

2、查询计划详情：

F01:PLAN FRAGMENT [UNPARTITIONED] hosts=1 instances=1
|  Per-Host Resources: mem-estimate=10.00MB mem-reservation=0B
PLAN-ROOT SINK
|  mem-estimate=0B mem-reservation=0B
|
03:AGGREGATE [FINALIZE]
|  output: count:merge(*)
|  mem-estimate=10.00MB mem-reservation=0B spill-buffer=2.00MB
|  tuple-ids=1 row-size=8B cardinality=1
|
02:EXCHANGE [UNPARTITIONED]
|  mem-estimate=0B mem-reservation=0B
|  tuple-ids=1 row-size=8B cardinality=1
|
F00:PLAN FRAGMENT [RANDOM] hosts=1 instances=1
Per-Host Resources: mem-estimate=42.00MB mem-reservation=0B
01:AGGREGATE
|  output: count(*)
|  mem-estimate=10.00MB mem-reservation=0B spill-buffer=2.00MB
|  tuple-ids=1 row-size=8B cardinality=1
|
00:SCAN HDFS [default.sample_07, RANDOM]
   partitions=1/1 files=1 size=44.98KB
   stats-rows=unavailable extrapolated-rows=disabled
   table stats: rows=unavailable size=44.98KB
   column stats: all
   mem-estimate=32.00MB mem-reservation=0B
   tuple-ids=0 row-size=0B cardinality=unavailable

查询计划（Query plan）是Impala profile中最重要的部分之一，我们需要知道如何读取它，因为它告诉我们如何扫描（scan）表、交换数据（data exchange）和连接（join）以获得最终结果。

如果查询很复杂，查询计划也可能会变得非常复杂，让我们从这个简单的查询开始，以了解它的基本信息。需要记住的一件事是，我们需要反向阅读这些信息，来理解Impala的执行计划。

2.1、HDFS 扫描：

第一步通常从HDFS扫描（HDFS Scan）开始：

00:SCAN HDFS [default.sample_07, RANDOM]
   partitions=1/1 files=1 size=44.98KB
   stats-rows=unavailable extrapolated-rows=disabled
   table stats: rows=unavailable size=44.98KB
   column stats: all
   mem-estimate=32.00MB mem-reservation=0B
   tuple-ids=0 row-size=0B cardinality=unavailable

从上面的片段中我们可以获取下面这些有用的信息：

• 表中只有一个分区，Impala也读取一个分区。这并不一定意味着这个表是分区的，如果表没有分区，它也将显示为1/1

• 表/分区下只有一个文件(files=1)

• Impala读取的数据总大小为44.98KB

• 这个表没有可用的统计信息(stats-rows=unavailable, table stats: rows=unavailable, cardinality=unavailable)

• 运行查询所需的内存估计值为32MB，没有内存被预留

2.2、Aggregation操作：

HDFS扫描完成后，Impala需要做聚合（Aggregation），因为我们的SQL语句中使用了COUNT(*)：

01:AGGREGATE
|  output: count(*)
|  mem-estimate=10.00MB mem-reservation=0B spill-buffer=2.00MB
|  tuple-ids=1 row-size=8B cardinality=1

这里没有太多要解释的，这个步骤执行的是聚合操作。

2.3、Fragment信息：

F00:PLAN FRAGMENT [RANDOM] hosts=1 instances=1
Per-Host Resources: mem-estimate=42.00MB mem-reservation=0B

00:SCAN HDFS和01:AGGREGATE片段上的SCAN和Aggregation操作都属于片段（FRAGMENT）F00，它在一个主机和一个实例上运行。F00这个片段ID可以用来在Profile的后面部分找到实际的片段统计信息，它可以告诉我们这个片段在运行时如何运行的详细信息。我们还将在本系列的后面部分讨论这个问题。

2.4、Exchange操作：

02:EXCHANGE [UNPARTITIONED]
|  mem-estimate=0B mem-reservation=0B
|  tuple-ids=1 row-size=8B cardinality=1

在每个工作节点（worker node）上完成聚合之后，需要将每个工作节点的结果交换给协调器节点（coordinator），这个步骤主要做的是这个操作，之后，协调器节点需要对这些结果进行最后的汇总/合并（aggregation/merger）：

03:AGGREGATE [FINALIZE]
|  output: count:merge(*)
|  mem-estimate=10.00MB mem-reservation=0B spill-buffer=2.00MB
|  tuple-ids=1 row-size=8B cardinality=1

以上两个操作都属于同一个片段01，该片段又可以用来引用Profile数据的其余部分，以获取关于查询的更详细的统计信息：

F01:PLAN FRAGMENT [UNPARTITIONED] hosts=1 instances=1

现在，让我们来看看Profile的执行概要部分：

Operator       #Hosts   Avg Time   Max Time  #Rows  Est. #Rows  Peak Mem  Est. Peak Mem  Detail
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
03:AGGREGATE        1  999.992us  999.992us      1           1  20.00 KB       10.00 MB  FINALIZE
02:EXCHANGE         1  831.992ms  831.992ms      1           1         0              0  UNPARTITIONED
01:AGGREGATE        1    0.000ns    0.000ns      1           1  16.00 KB       10.00 MB
00:SCAN HDFS        1  709.995ms  709.995ms    823          -1  80.00 KB       32.00 MB  default.sample_07

在这里你可以找到这些有用的信息：

• 每个操作花费的平均时间（Avg Time）和最大时间（Max Time）：如果两者相差较大，我们就会知道每个worker节点运行作业时存在不平衡/倾斜（in-balance/skew）情况，从理论上讲，它们应该处理相同数量的数据，所有节点应该在相同的时间范围内完成任务

  
  

• 实际行数和估计行数：#Row表示运行查询后实际返回的行数，Est. #Rows表示Impala根据表统计数据计算出的估计行数。如果#Row和Est. #Rows相差较大，就表明Impala中的表统计信息已经过时。在案例中，SCAN HDFS操作的Est. #Rows值为-1，#Rows的值为823，就我们的测试表而言，我们没有表统计信息，因此Impala报告了-1的估算值。如果估计值（estimated value）是正数，但仍与实际返回的行数不同，我们就需要对该表运行COMPUTE STATS以更新统计信息

  
  

• 参与查询操作的节点数量：#Hosts列告诉我们，有多少工作节点参与了查询中的相关操作。在我的例子中，由于数据很小，我们只有一个主机来运行查询

  
  

• 实际内存和估计内存：Peak Mem和Est. Peak Mem是不言自明的，它们表示实际使用的内存与Impala根据表统计数据计算出的估计内存

  
  

如果查询中有连接（join）操作，Profile的总结信息中还将向我们展示连接操作中使用了什么连接策略：广播连接（Broadcast Join）还是随机连接（Shuffle Join）。在本系列的最后一部分，我将用一个更复杂的query profile让大家了解更多信息。

英文以及中文翻译原文如下：

https://www.ericlin.me/2018/09/impala-query-profile-explained-part-1/https://my.oschina.net/dabird/blog/3138768