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Spark-SparkSQL深入学习系列五（转自OopsOutOfMemory）

2016-05-10 676

  /** 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：

[java]  view plain  copy
  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。

[java]  view plain  copy
  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。

[java]  view plain  copy
  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 ") 
[java]  view plain  copy
  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)

[java]  view plain  copy
  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：

[java]  view plain  copy
  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。

[java]  view plain  copy
  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")

[java]  view plain  copy
  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

[java]  view plain  copy
  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：
[java]  view plain  copy
  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")
[java]  view plain  copy
  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：
[java]  view plain  copy
  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：

[java]  view plain  copy
  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。

[java]  view plain  copy
  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
[java]  view plain  copy
  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！

——EOF——

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转载自：OopsOutOfMemory盛利的Blog，作者： OopsOutOfMemory

本文链接地址：http://blog.csdn.net/oopsoom/article/details/38121259

注：本文基于署名-非商业性使用-禁止演绎 2.5 中国大陆(CC BY-NC-ND 2.5 CN)协议，欢迎转载、转发和评论，但是请保留本文作者署名和文章链接。如若需要用于商业目的或者与授权方面的协商，请联系我。

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