Spark改进｜Apache Spark 3.0中的SQL性能改进概览

Posted 2021-04-20 HBase技术社区

阿里巴巴高级技术专家李呈祥为大家带来Apache Spark 3.0中的SQL性能改进概览的介绍。以下由Spark+AI Summit中文精华版峰会的精彩内容整理。

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今天主要跟大家分享一下spark 3.0在SQL方向上的一些优化工作。从spark 2.4开始，大概有超过一年半的时间。对于一个比较活跃的开源项目来说，这个时间是非常长的。所以里面包含了大量的这种功能增强，性能优化，等各方面的新的feature在里面。大概超过50%的相关的issue都是和SQL相关的。在SQL这个方向上主要做的工作，大概分成四个方面。第一方面是工具类的。就是说基于spark的一个开发者怎么去和spark交互，提供一些更多的工具。第二个是dynamic optimization。简单来说就是运行时的优化。在这里面，包含了几个重大的性能改进。第三个是在spark的catalyst优化器方面有很多新的改进。第四个是基础依赖的更新。主要在语言层面引入了一些新的支持和依赖。

Spark 3.0是一个时间跨度非常长的release，包含了非常多的社区的工作。统计下来有接近3400多个issue在spark 3.0里面进行了处理。针对这么多的issue，我们用spark 3.0的时候，需要考虑有哪些东西对于实际的生产环境可能有好处，有哪些新的特性。

总结下来，大概可以把在SQL方向上的这种大的改动分成七个部分，分属于上文中提到的四个类别。

第一部分是new explain format。当我们想去改进，去优化一个spark SQL的性能的时候，首先需要去了解SQL的查询计划大概是一个什么样子，有针对性的去进行这种SQL的重写，或其他的一些改进。前提就是我的查询计划可读性比较强，是非常容易去看的。

对于之前2.4的版本，可以通过explain SQL去展示。只不过是这种展示的方式看起来繁杂一点。我们可以看到针对于SQL，这么一个物理查询计划，是一个树状的结构。也是可以去看的，但是可读性相对来说不够好。

在3.0里面，针对查询计划的这种展示进行了一定的优化，以简要的格式展示。根据节点的编号，可以找到对应的更详细的信息。而且对于每一个节点展示的信息也做了一些归类和整理，整理成input，output，condition等。通过这种方式，用户可以更加清晰的看到整个的查询计划。

第二部分是all type of join hints。在spark 2.4只支持broadcast。而spark 3.0除了支持broadcast，还支持sort merge，shuffle hash和cartesian。

第三部分是adaptive query execution。社区为什么要去做它，最主要的原因就是说，对于一些查询计划，在运行时能够拿到更准确的数据统计信息，可以选择最优的这种计划，对数据进行处理，从而提升spark处理数据的性能。主要包括三种场景。第一种是调整reducer的数量，从而避免额外的内存和IO的开销。第二种是说，选择最合适的join的策略。第三种是说，针对倾斜数据，在join的时候提供更好的处理方式。上述场景都是自动的，根据运行时的情况，自动地收集相关的信息，然后去做判断。

怎么去动态的调整reducer的数量。在spark 2.4，默认指定partition数量，每一个partition经过shuffle之后，对应的要处理的数据的大小可能是不一样的。这是由数据本身的特性来决定的，它的分布可能本来就是不均衡的。

在spark 3.0中，在shuffle的时候，每一个partition有不同的数据量大小，需要把小的partition数据进行合并，给同一个reducer去处理，从而使得每一个reducer它所处理的数据量大小是相近的。

针对有数据倾斜的这种join，在spark 2.4中带来的主要的问题就是说，在处理最大的partition时，要花费很长的时间，影响整个join。

在spark 3.0中，有数据倾斜的join，比在spark 2.4中更快。如图所示，对于表A和表B，我把大表的数据做切分，小表的数据做全量的分发。第一个，满足join的语义要求。第二个，在倾斜的这些key上面，它是被切成多分，然后在多个task里面去处理。

第四部分是dynamic partitioning pruning。在join操作中，要避免读取不必要的partition。而dynamic filter能够避免读取不必要的partition。

如下图所示，在spark 2.4中，大表中的所有数据都被读取。

而在spark 3.0中，通过pushdown with dynamic filter，能够减少大表中需要被读取的数据量。

如下图所示，是一个dynamic partitioning pruning的例子。

第五部分是Enhanced nested column pruning & pushdown，是针对于这种嵌套的数据结构的支持。在spark 2.4里面，其实已经提供了部分的这种支持。如下图所示的表里面，有column 1和column 2，而后者是一个嵌套的数据结构，它里面有两个字段。比如说，我查询的时候只查了column 2里面的第1个字段。去访问这个数据的时候，我只需要把column 2的第1个字段拿出来就行了，而不需要把整个column 2都拿出来。但是在spark 2.4里面它的支持是有限的。就是说，只能穿透有限的几个算子，比如说LIMIT这种算子，对于其他的一些算子是没办法的。

而在spark 3.0里面，对这一块进行了进一步的优化，能够支持把column pruning推到穿透所有的算子。

另外一种场景，就是说filter过滤的条件是根据嵌套字段里面的某一个子字段去做过滤，是不是支持把过滤条件也推到table scan里面。在spark 2.4里面也是不能够完全支持的。

而在spark 3.0里面，针对嵌套字段的filter，也是一直可以往下推到具体访问数据的table scan里面。

第六部分是Improved aggregation code generation，针对aggregation扩件的一个优化。

就是说，在spark里面我们去支持这种扩件，但是扩件会有一个限制。针对每个方法，如果大于8000 Java bytecode，HotSpot编译器就rollback，放弃生成native code。所以，如果你的这种SQL比较复杂，可能会没办法利用到扩件的这种特性。

在spark 3.0里面，针对这种情况做一些优化。简单来说，把一个方法拆分成多个方法，从而避免碰到8000 Java bytecode的限制。

具体的例子如下图所示。

第七部分是New Scala and Java，针对新的语言版本的支持。支持了新的Java 11这个版本，以及Scala 2.12版本。

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关键词：Spark 3.0，SQL性能改进，Interactions with developers，Dynamic optimizations，Catalyst improvements，Infrastructure updates

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