第五篇：Spark SQL Catalyst源码分析之Optimizer

Posted 2020-10-08 累吗？累就对了，舒服是留给死人的...

/** Spark SQL源码分析系列文章*/

  前几篇文章介绍了Spark SQL的Catalyst的核心运行流程、SqlParser，和Analyzer 以及核心类库TreeNode，本文将详细讲解Spark SQL的Optimizer的优化思想以及Optimizer在Catalyst里的表现方式，并加上自己的实践，对Optimizer有一个直观的认识。

  Optimizer的主要职责是将Analyzer给Resolved的Logical Plan根据不同的优化策略Batch，来对语法树进行优化，优化逻辑计划节点(Logical Plan)以及表达式(Expression)，也是转换成物理执行计划的前置。如下图：

  

一、Optimizer

  Optimizer这个类是在catalyst里的optimizer包下的唯一一个类，Optimizer的工作方式其实类似Analyzer，因为它们都继承自RuleExecutor[LogicalPlan]，都是执行一系列的Batch操作：

  

  Optimizer里的batches包含了3类优化策略：1、Combine Limits 合并Limits  2、ConstantFolding 常量合并 3、Filter Pushdown 过滤器下推,每个Batch里定义的优化伴随对象都定义在Optimizer里了：

 

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1. object Optimizer extends RuleExecutor[LogicalPlan] {  
2.   val batches =  
3.     Batch("Combine Limits", FixedPoint(100),  
4.       CombineLimits) ::  
5.     Batch("ConstantFolding", FixedPoint(100),  
6.       NullPropagation,  
7.       ConstantFolding,  
8.       BooleanSimplification,  
9.       SimplifyFilters,  
10.       SimplifyCasts,  
11.       SimplifyCaseConversionExpressions) ::  
12.     Batch("Filter Pushdown", FixedPoint(100),  
13.       CombineFilters,  
14.       PushPredicateThroughProject,  
15.       PushPredicateThroughJoin,  
16.       ColumnPruning) :: Nil  
17. }  

  另外提一点，Optimizer里不但对Logical Plan进行了优化，而且对Logical Plan中的Expression也进行了优化，所以有必要了解一下Expression相关类，主要是用到了references和outputSet，references主要是Logical Plan或Expression节点的所依赖的那些Expressions，而outputSet是Logical Plan所有的Attribute的输出：

  如：Aggregate是一个Logical Plan， 它的references就是group by的表达式 和 aggreagate的表达式的并集去重。

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1. case class Aggregate(  
2.     groupingExpressions: Seq[Expression],  
3.     aggregateExpressions: Seq[NamedExpression],  
4.     child: LogicalPlan)  
5.   extends UnaryNode {  
6.   
7.   override def output = aggregateExpressions.map(_.toAttribute)  
8.   override def references =  
9.     (groupingExpressions ++ aggregateExpressions).flatMap(_.references).toSet  
10. }  

 

  

二、优化策略详解

  Optimizer的优化策略不仅有对plan进行transform的，也有对expression进行transform的，究其原理就是遍历树，然后应用优化的Rule，但是注意一点，对Logical Plantransfrom的是先序遍历(pre-order)，而对Expression transfrom的时候是后序遍历(post-order)：

2.1、Batch: Combine Limits

如果出现了2个Limit，则将2个Limit合并为一个，这个要求一个Limit是另一个Limit的grandChild。

 

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1.  /** 
2.  * Combines two adjacent [[Limit]] operators into one, merging the 
3.  * expressions into one single expression. 
4.  */  
5. object CombineLimits extends Rule[LogicalPlan] {  
6.   def apply(plan: LogicalPlan): LogicalPlan = plan transform {  
7.     case ll @ Limit(le, nl @ Limit(ne, grandChild)) => //ll为当前Limit,le为其expression， nl是ll的grandChild，ne是nl的expression  
8.       Limit(If(LessThan(ne, le), ne, le), grandChild) //expression比较，如果ne比le小则表达式为ne，否则为le  
9.   }  
10. }  

给定SQL：val query = sql("select * from (select * from temp_shengli limit 100)a limit 10 ") 

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1. scala> query.queryExecution.analyzed  
2. res12: org.apache.spark.sql.catalyst.plans.logical.LogicalPlan =   
3. Limit 10  
4.  Project [key#13,value#14]  
5.   Limit 100  
6.    Project [key#13,value#14]  
7.     MetastoreRelation default, temp_shengli, None  

 

子查询里limit100,外层查询limit10，这里我们当然可以在子查询里不必查那么多，因为外层只需要10个，所以这里会合并Limit10，和Limit100 为 Limit 10。

2.2、Batch: ConstantFolding

  这个Batch里包含了Rules：NullPropagation，ConstantFolding，BooleanSimplification，SimplifyFilters，SimplifyCasts，SimplifyCaseConversionExpressions。

2.2.1、Rule：NullPropagation

  这里先提一下Literal字面量，它其实是一个能匹配任意基本类型的类。(为下文做铺垫)

 

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1. object Literal {  
2.   def apply(v: Any): Literal = v match {  
3.     case i: Int => Literal(i, IntegerType)  
4.     case l: Long => Literal(l, LongType)  
5.     case d: Double => Literal(d, DoubleType)  
6.     case f: Float => Literal(f, FloatType)  
7.     case b: Byte => Literal(b, ByteType)  
8.     case s: Short => Literal(s, ShortType)  
9.     case s: String => Literal(s, StringType)  
10.     case b: Boolean => Literal(b, BooleanType)  
11.     case d: BigDecimal => Literal(d, DecimalType)  
12.     case t: Timestamp => Literal(t, TimestampType)  
13.     case a: Array[Byte] => Literal(a, BinaryType)  
14.     case null => Literal(null, NullType)  
15.   }  
16. }  

  注意Literal是一个LeafExpression，核心方法是eval，给定Row，计算表达式返回值：

 

 

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1. case class Literal(value: Any, dataType: DataType) extends LeafExpression {  
2.   override def foldable = true  
3.   def nullable = value == null  
4.   def references = Set.empty  
5.   override def toString = if (value != null) value.toString else "null"  
6.   type EvaluatedType = Any  
7.   override def eval(input: Row):Any = value  
8. }  

  现在来看一下NullPropagation都做了什么。

 

  NullPropagation是一个能将Expression Expressions替换为等价的Literal值的优化，并且能够避免NULL值在SQL语法树的传播。

 

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1. /** 
2.  * Replaces [[Expression Expressions]] that can be statically evaluated with 
3.  * equivalent [[Literal]] values. This rule is more specific with 
4.  * Null value propagation from bottom to top of the expression tree. 
5.  */  
6. object NullPropagation extends Rule[LogicalPlan] {  
7.   def apply(plan: LogicalPlan): LogicalPlan = plan transform {  
8.     case q: LogicalPlan => q transformExpressionsUp {  
9.       case e @ Count(Literal(null, _)) => Cast(Literal(0L), e.dataType) //如果count(null)则转化为count(0)  
10.       case e @ Sum(Literal(c, _)) if c == 0 => Cast(Literal(0L), e.dataType)<span style="font-family: Arial;">//如果sum(null)则转化为sum(0)</span>  
11.       case e @ Average(Literal(c, _)) if c == 0 => Literal(0.0, e.dataType)  
12.       case e @ IsNull(c) if !c.nullable => Literal(false, BooleanType)  
13.       case e @ IsNotNull(c) if !c.nullable => Literal(true, BooleanType)  
14.       case e @ GetItem(Literal(null, _), _) => Literal(null, e.dataType)  
15.       case e @ GetItem(_, Literal(null, _)) => Literal(null, e.dataType)  
16.       case e @ GetField(Literal(null, _), _) => Literal(null, e.dataType)  
17.       case e @ Coalesce(children) => {  
18.         val newChildren = children.filter(c => c match {  
19.           case Literal(null, _) => false  
20.           case _ => true  
21.         })  
22.         if (newChildren.length == 0) {  
23.           Literal(null, e.dataType)  
24.         } else if (newChildren.length == 1) {  
25.           newChildren(0)  
26.         } else {  
27.           Coalesce(newChildren)  
28.         }  
29.       }  
30.       case e @ If(Literal(v, _), trueValue, falseValue) => if (v == true) trueValue else falseValue  
31.       case e @ In(Literal(v, _), list) if (list.exists(c => c match {  
32.           case Literal(candidate, _) if candidate == v => true  
33.           case _ => false  
34.         })) => Literal(true, BooleanType)  
35.       // Put exceptional cases above if any  
36.       case e: BinaryArithmetic => e.children match {  
37.         case Literal(null, _) :: right :: Nil => Literal(null, e.dataType)  
38.         case left :: Literal(null, _) :: Nil => Literal(null, e.dataType)  
39.         case _ => e  
40.       }  
41.       case e: BinaryComparison => e.children match {  
42.         case Literal(null, _) :: right :: Nil => Literal(null, e.dataType)  
43.         case left :: Literal(null, _) :: Nil => Literal(null, e.dataType)  
44.         case _ => e  
45.       }  
46.       case e: StringRegexExpression => e.children match {  
47.         case Literal(null, _) :: right :: Nil => Literal(null, e.dataType)  
48.         case left :: Literal(null, _) :: Nil => Literal(null, e.dataType)  
49.         case _ => e  
50.       }  
51.     }  
52.   }  
53. }  

给定SQL: val query = sql("select count(null) from temp_shengli where key is not null")

 

 

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1. scala> query.queryExecution.analyzed  
2. res6: org.apache.spark.sql.catalyst.plans.logical.LogicalPlan =   
3. Aggregate [], [COUNT(null) AS c0#5L] //这里count的是null  
4.  Filter IS NOT NULL key#7  
5.   MetastoreRelation default, temp_shengli, None  

调用NullPropagation

 

 

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1. scala> NullPropagation(query.queryExecution.analyzed)  
2. res7: org.apache.spark.sql.catalyst.plans.logical.LogicalPlan =   
3. Aggregate [], [CAST(0, LongType) AS c0#5L]  //优化后为0了  
4.  Filter IS NOT NULL key#7  
5.   MetastoreRelation default, temp_shengli, None  

 

2.2.2、Rule：ConstantFolding 

  常量合并是属于Expression优化的一种，对于可以直接计算的常量，不用放到物理执行里去生成对象来计算了，直接可以在计划里就计算出来：

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1. object ConstantFolding extends Rule[LogicalPlan] {  
2.      def apply(plan: LogicalPlan): LogicalPlan = plan transform { //先对plan进行transform  
3.        case q: LogicalPlan => q transformExpressionsDown { //对每个plan的expression进行transform  
4.          // Skip redundant folding of literals.  
5.          case l: Literal => l  
6.          case e if e.foldable => Literal(e.eval(null), e.dataType) //调用eval方法计算结果  
7.        }  
8.      }  
9.    }  

给定SQL： val query = sql("select 1+2+3+4 from temp_shengli")

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1. scala> query.queryExecution.analyzed  
2. res23: org.apache.spark.sql.catalyst.plans.logical.LogicalPlan =   
3. Project [(((1 + 2) + 3) + 4) AS c0#21]  //这里还是常量表达式  
4.  MetastoreRelation default, src, None  

优化后：

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1. scala> query.queryExecution.optimizedPlan  
2. res24: org.apache.spark.sql.catalyst.plans.logical.LogicalPlan =   
3. Project [10 AS c0#21] //优化后，直接合并为10  
4.  MetastoreRelation default, src, None  

2.2.3、BooleanSimplification

 

 这个是对布尔表达式的优化，有点像java布尔表达式中的短路判断，不过这个写的倒是很优雅。

 看看布尔表达式2边能不能通过只计算1边，而省去计算另一边而提高效率，称为简化布尔表达式。

 解释请看我写的注释：

 

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1. /** 
2.  * Simplifies boolean expressions where the answer can be determined without evaluating both sides. 
3.  * Note that this rule can eliminate expressions that might otherwise have been evaluated and thus 
4.  * is only safe when evaluations of expressions does not result in side effects. 
5.  */  
6. object BooleanSimplification extends Rule[LogicalPlan] {  
7.   def apply(plan: LogicalPlan): LogicalPlan = plan transform {  
8.     case q: LogicalPlan => q transformExpressionsUp {  
9.       case and @ And(left, right) => //如果布尔表达式是AND操作，即exp1 and exp2  
10.         (left, right) match { //（左边表达式，右边表达式）  
11.           case (Literal(true, BooleanType), r) => r // 左边true，返回右边的<span style="font-family: Arial;">bool</span><span style="font-family: Arial;">值</span>  
12.           case (l, Literal(true, BooleanType)) => l //右边true，返回左边的bool值  
13.           case (Literal(false, BooleanType), _) => Literal(false)//左边都false，右边随便，反正是返回false  
14.           case (_, Literal(false, BooleanType)) => Literal(false)//只要有1边是false了，都是false  
15.           case (_, _) => and  
16.         }  
17.   
18.       case or @ Or(left, right) =>  
19.         (left, right) match {  
20.           case (Literal(true, BooleanType), _) => Literal(true) //只要左边是true了，不用判断右边都是true  
21.           case (_, Literal(true, BooleanType)) => Literal(true) //只要有一边是true，都返回true  
22.           case (Literal(false, BooleanType), r) => r //希望右边r是true  
23.           case (l, Literal(false, BooleanType)) => l  
24.           case (_, _) => or  
25.         }  
26.     }  
27.   }  
28. }  

 

2.3 Batch: Filter Pushdown

Filter Pushdown下包含了CombineFilters、PushPredicateThroughProject、PushPredicateThroughJoin、ColumnPruning

Ps：感觉Filter Pushdown的名字起的有点不能涵盖全部比如ColumnPruning列裁剪。

 

2.3.1、Combine Filters

 合并两个相邻的Filter,这个和上述Combine Limit差不多。合并2个节点，就可以减少树的深度从而减少重复执行过滤的代价。

 

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1. /** 
2.  * Combines two adjacent [[Filter]] operators into one, merging the 
3.  * conditions into one conjunctive predicate. 
4.  */  
5. object CombineFilters extends Rule[LogicalPlan] {  
6.   def apply(plan: LogicalPlan): LogicalPlan = plan transform {  
7.     case ff @ Filter(fc, nf @ Filter(nc, grandChild)) => Filter(And(nc, fc), grandChild)  
8.   }  
9. }  

给定SQL：val query = sql("select key from (select key from temp_shengli where key >100)a where key > 80 ") 

 

优化前：我们看到一个filter 是另一个filter的grandChild

 

[java] view plain copy

 

1. scala> query.queryExecution.analyzed  
2. res25: org.apache.spark.sql.catalyst.plans.logical.LogicalPlan =   
3. Project [key#27]  
4.  Filter (key#27 > 80) //filter>80  
5.   Project [key#27]  
6.    Filter (key#27 > 100) //filter>100  
7.     MetastoreRelation default, src, None  

优化后：其实filter也可以表达为一个复杂的boolean表达式

[java] view plain copy

 

1. scala> query.queryExecution.optimizedPlan  
2. res26: org.apache.spark.sql.catalyst.plans.logical.LogicalPlan =   
3. Project [key#27]  
4.  Filter ((key#27 > 100) && (key#27 > 80)) //合并为1个  
5.   MetastoreRelation default, src, None  

 

2.3.2  Filter Pushdown 

 

  Filter Pushdown，过滤器下推。

  原理就是更早的过滤掉不需要的元素来减少开销。

  给定SQL：val query = sql("select key from (select * from temp_shengli)a where key>100")

  生成的逻辑计划为：

 

[java] view plain copy

 

1. scala> scala> query.queryExecution.analyzed  
2. res29: org.apache.spark.sql.catalyst.plans.logical.LogicalPlan =   
3. Project [key#31]  
4.  Filter (key#31 > 100) //先select key, value，然后再Filter  
5.   Project [key#31,value#32]  
6.    MetastoreRelation default, src, None  

 优化后的计划为：

 

 

[java] view plain copy

 

1. query.queryExecution.optimizedPlan  
2. res30: org.apache.spark.sql.catalyst.plans.logical.LogicalPlan =   
3. Project [key#31]  
4.  Filter (key#31 > 100) //先filter,然后再select  
5.   MetastoreRelation default, src, None  

 

2.3.3、ColumnPruning

  列裁剪用的比较多，就是减少不必要select的某些列。

  列裁剪在3种地方可以用：

  1、在聚合操作中，可以做列裁剪

  2、在join操作中，左右孩子可以做列裁剪

  3、合并相邻的Project的列

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1. object ColumnPruning extends Rule[LogicalPlan] {  
2.   def apply(plan: LogicalPlan): LogicalPlan = plan transform {  
3.     // Eliminate attributes that are not needed to calculate the specified aggregates.  
4.     case a @ Aggregate(_, _, child) if (child.outputSet -- a.references).nonEmpty => ////如果project的outputSet中减去a.references的元素如果不同，那么就将Aggreagte的child替换为a.references  
5.       a.copy(child = Project(a.references.toSeq, child))  
6.   
7.     // Eliminate unneeded attributes from either side of a Join.  
8.     case Project(projectList, Join(left, right, joinType, condition)) =>// 消除join的left 和 right孩子的不必要属性，将join的左右子树的列进行裁剪  
9.       // Collect the list of off references required either above or to evaluate the condition.  
10.       val allReferences: Set[Attribute] =  
11.         projectList.flatMap(_.references).toSet ++ condition.map(_.references).getOrElse(Set.empty)  
12.   
13.       /** Applies a projection only when the child is producing unnecessary attributes */  
14.       def prunedChild(c: LogicalPlan) =  
15.         if ((c.outputSet -- allReferences.filter(c.outputSet.contains)).nonEmpty) {  
16.           Project(allReferences.filter(c.outputSet.contains).toSeq, c)  
17.         } else {  
18.           c  
19.         }  
20.       Project(projectList, Join(prunedChild(left), prunedChild(right), joinType, condition))  
21.   
22.     // Combine adjacent Projects.  
23.     case Project(projectList1, Project(projectList2, child)) => //合并相邻Project的列  
24.       // Create a map of Aliases to their values from the child projection.  
25.       // e.g., ‘SELECT ... FROM (SELECT a + b AS c, d ...)‘ produces Map(c -> Alias(a + b, c)).  
26.       val aliasMap = projectList2.collect {  
27.         case a @ Alias(e, _) => (a.toAttribute: Expression, a)  
28.       }.toMap  
29.   
30.       // Substitute any attributes that are produced by the child projection, so that we safely  
31.       // eliminate it.  
32.       // e.g., ‘SELECT c + 1 FROM (SELECT a + b AS C ...‘ produces ‘SELECT a + b + 1 ...‘  
33.       // TODO: Fix TransformBase to avoid the cast below.  
34.       val substitutedProjection = projectList1.map(_.transform {  
35.         case a if aliasMap.contains(a) => aliasMap(a)  
36.       }).asInstanceOf[Seq[NamedExpression]]  
37.   
38.       Project(substitutedProjection, child)  
39.   
40.     // Eliminate no-op Projects  
41.     case Project(projectList, child) if child.output == projectList => child  
42.   }  
43. }  

分别举三个例子来对应三种情况进行说明：

1、在聚合操作中，可以做列裁剪

给定SQL：val query = sql("SELECT 1+1 as shengli, key from (select key, value from temp_shengli)a group by key")

优化前：

 

 

[java] view plain copy

 

1. res57: org.apache.spark.sql.catalyst.plans.logical.LogicalPlan =   
2. Aggregate [key#51], [(1 + 1) AS shengli#49,key#51]  
3.  Project [key#51,value#52] //优化前默认select key 和 value两列  
4.   MetastoreRelation default, temp_shengli, None  

优化后：

 

 

[java] view plain copy

 

1. scala> ColumnPruning1(query.queryExecution.analyzed)  
2. MetastoreRelation default, temp_shengli, None  
3. res59: org.apache.spark.sql.catalyst.plans.logical.LogicalPlan =   
4. Aggregate [key#51], [(1 + 1) AS shengli#49,key#51]  
5.  Project [key#51]  //优化后，列裁剪掉了value，只select key  
6.   MetastoreRelation default, temp_shengli, None  

2、在join操作中，左右孩子可以做列裁剪

 

给定SQL：val query = sql("select a.value qween from (select * from temp_shengli) a join (select * from temp_shengli)b  on a.key =b.key ")
没有优化之前：

 

[java] view plain copy

 

1. scala> query.queryExecution.analyzed  
2. res51: org.apache.spark.sql.catalyst.plans.logical.LogicalPlan =   
3. Project [value#42 AS qween#39]  
4.  Join Inner, Some((key#41 = key#43))  
5.   Project [key#41,value#42]  //这里多select了一列，即value  
6.    MetastoreRelation default, temp_shengli, None  
7.   Project [key#43,value#44]  //这里多select了一列，即value  
8.    MetastoreRelation default, temp_shengli, None  

优化后：（ColumnPruning2是我自己调试用的）

[java] view plain copy

 

1. scala> ColumnPruning2(query.queryExecution.analyzed)  
2. allReferences is -> Set(key#35, key#37)  
3. MetastoreRelation default, temp_shengli, None  
4. MetastoreRelation default, temp_shengli, None  
5. res47: org.apache.spark.sql.catalyst.plans.logical.LogicalPlan =   
6. Project [key#35 AS qween#33]  
7.  Join Inner, Some((key#35 = key#37))  
8.   Project [key#35]   //经过列裁剪之后，left Child只需要select key这一个列  
9.    MetastoreRelation default, temp_shengli, None  
10.   Project [key#37]   //经过列裁剪之后，right Child只需要select key这一个列  
11.    MetastoreRelation default, temp_shengli, None  

3、合并相邻的Project的列，裁剪

 

给定SQL：val query = sql("SELECT c + 1 FROM (SELECT 1 + 1 as c from temp_shengli ) a ")  

优化前：

 

[java] view plain copy

 

1. scala> query.queryExecution.analyzed  
2. res61: org.apache.spark.sql.catalyst.plans.logical.LogicalPlan =   
3. Project [(c#56 + 1) AS c0#57]  
4.  Project [(1 + 1) AS c#56]  
5.   MetastoreRelation default, temp_shengli, None  

优化后：

 

 

[java] view plain copy

 

1. scala> query.queryExecution.optimizedPlan  
2. res62: org.apache.spark.sql.catalyst.plans.logical.LogicalPlan =   
3. Project [(2 AS c#56 + 1) AS c0#57] //将子查询里的c 代入到 外层select里的c，直接计算结果  
4.  MetastoreRelation default, temp_shengli, None  

 

三、总结：

 

  本文介绍了Optimizer在Catalyst里的作用即将Analyzed Logical Plan 经过对Logical Plan和Expression进行Rule的应用transfrom，从而达到树的节点进行合并和优化。其中主要的优化的策略总结起来是合并、列裁剪、过滤器下推几大类。

  Catalyst应该在不断迭代中，本文只是基于spark1.0.0进行研究，后续如果新加入的优化策略也会在后续补充进来。

  欢迎大家讨论，共同进步！

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