Spark3.x的Adaptive Query Execution自適應(yīng)查詢技術(shù)

由于缺乏或者不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)信息(元數(shù)據(jù))和對(duì)成本的錯(cuò)誤估算(執(zhí)行計(jì)劃調(diào)度)導(dǎo)致生成的初始執(zhí)行計(jì)劃不理想在Spark3.x版本提供Adaptive Query Execution自適應(yīng)查詢技術(shù)通過在”運(yùn)行時(shí)”對(duì)查詢執(zhí)行計(jì)劃進(jìn)行優(yōu)化, 允許Planner在運(yùn)行時(shí)執(zhí)行可選計(jì)劃,這些可選計(jì)劃將會(huì)基于運(yùn)行時(shí)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)進(jìn)行動(dòng)態(tài)優(yōu)化, 從而提高性能。

Adaptive Query Execution AQE主要提供了三個(gè)自適應(yīng)優(yōu)化:

? 動(dòng)態(tài)合并 Shuffle Partitions

? 動(dòng)態(tài)調(diào)整Join策略

? 動(dòng)態(tài)優(yōu)化傾斜Join(Skew Joins)

1.動(dòng)態(tài)合并 Dynamically coalescing shuffle partitions

可以動(dòng)態(tài)調(diào)整shuffle分區(qū)的數(shù)量。用戶可以在開始時(shí)設(shè)置相對(duì)較多的shuffle分區(qū)數(shù)，AQE會(huì)在運(yùn)行時(shí)將相鄰的小分區(qū)合并為較大的分區(qū)。

2.動(dòng)態(tài)調(diào)整Join策略 Dynamically switching join strategies

此優(yōu)化可以在一定程度上避免由于缺少統(tǒng)計(jì)信息或著錯(cuò)誤估計(jì)大小(當(dāng)然也可能兩種情況同時(shí)存在)，而導(dǎo)致執(zhí)行計(jì)劃性能不佳的情況。這種自適應(yīng)優(yōu)化可以在運(yùn)行時(shí)sort merge join轉(zhuǎn)換成broadcast hash join，從而進(jìn)一步提升性能。

3.動(dòng)態(tài)優(yōu)化傾斜Join

skew joins可能導(dǎo)致負(fù)載的極端不平衡，并嚴(yán)重降低性能。在AQE從shuffle文件統(tǒng)計(jì)信息中檢測(cè)到任何傾斜后，它可以將傾斜的分區(qū)分割成更小的分區(qū)，并將它們與另一側(cè)的相應(yīng)分區(qū)連接起來。這種優(yōu)化可以并行化傾斜處理，獲得更好的整體性能。

觸發(fā)條件:

分區(qū)大小 > spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionFactor (default=10) * "median partition size(中位數(shù)分區(qū)大小)"

分區(qū)大小 > spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionThresholdInBytes (default = 256MB)

總結(jié):

（1） AQE的開啟通過: spark.sql.adaptive.enabled 設(shè)置為true開啟。

（2） AQE是自動(dòng)化優(yōu)化機(jī)制, 無需我們?cè)O(shè)置復(fù)雜的參數(shù)調(diào)整, 開啟AQE符合條件即可自動(dòng)化應(yīng)用AQE優(yōu)化。

（3） AQE帶來了極大的SparkSQL性能提升。