spark SQL not only SQL
1.SparkSession/DataFrame/Datasets API
2.Catalyst Optimization & Tungsten Execution
3.DataSource Connectors/ Spark Core(RDD API)
优化尽可能的发生晚些，因为spark SQL，可以通过函数和库优化
整体的优化使用库和sql/dataframe
RUN EXPLAIN plan
Interpret plan
tune plan
https://dbricks.co/2rR8vAr
optimizer：
使用启发式和代价重写查询计划
column pruning：列裁剪， outer join elimination：消除outer join
Predicate push down：谓词下推， constraint propagation：约束传播（broadcast）
constant floding：常量累加： join reordering： join重排序
.....
spark.sql.autoBroadcastJoin.threshold
keep the statistics updated
broadcastJoin Hint
memory manager:
跟踪内存的使用，有效的分配内存在task和算子
code generator： 编译物理计划到优化后的java代码
Tungsten Engine： 高效的二进制数据格式和数据结构对cpu和内存的高效。
调整spark.sql.codegen.hugeMethodLimit去避免较大的方法（>8k)， 因为这不能被JIT编译器
所编译。
spark分为计算和存储:
完整的数据流：
外部存储给spark 喂数据
spark处理数据
如果spark处理数据很快，数据源就可能称为瓶颈。
更高效的去读取柱状的向量化数据
更高效的使用jvm生成simd 说明
指定的文件系统可以完成跳过不必要的数据和预shuffle，可以通过不必要的shuffle和IO来加速查询
选择支持向量化读取的数据源（parquet，orc)
基于文件的数据源，尽可能的创建分区，桶。
Spark 2.3.0支持ORC Vectorized矢量化源码分析
在Spark2.3.0的release文档中，提到ORC Vectored带来的性能提升：
提高scan吞吐2-5倍；
开启条件：spark.sql.orc.impl=native；
ORC 文件类型
当然该ISSUE的提出还是有些背景的(https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-16060)，ORC文件格式本身是Hortonworks提出的针对Hive查询的一种列式存储方案，ORC是在一定程度上扩展了RCFile，是对RCFile的优化。有别于Facebook的RCFile类型，ORC有如下优点：
- ORCFile在RCFile基础上引申出来Stripe和Footer等。每个ORC文件首先会被横向切分成多个Stripe，而每个Stripe内部以列存储，所有的列存储在一个文件中，而且每个stripe默认的大小是250MB，相对于RCFile默认的行组大小是4MB，所以比RCFile更高效；
- ORCFile扩展了RCFile的压缩，除了Run-length（游程编码），引入了字典编码和Bit编码；
- ORCFile保存了文件更多的元信息；
其存储格式如下：
IndexData中保存了该stripe上数据的位置信息，总行数等信息
RowData以stream的形式保存了数据的具体信息
Stripe Footer中包含该stripe的统计结果，包括Max，Min，count等信息
IndexData
RowData
StripeFooter
...
FileFooter中包含该表的统计结果，以及各个Stripe的位置信息
Postscripts中存储该表的行数，压缩参数，压缩大小，列等信息
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
ORC Vectored使用场景
spark.sql.orc.impl=native的判断
其中spark.sql.orc.impl有native和hive两种选择，如果针对orc类型选择hive格式直接调用org.apache.spark.sql.hive.orc.OrcFileFormat类实现类的加载，而如果为native则会基于org.apache.spark.sql.execution.datasources.orc.OrcFileFormat类进行加载。
/** Given a provider name, look up the data source class definition. */
def lookupDataSource(provider: String, conf: SQLConf): Class[_] = {
val provider1 = backwardCompatibilityMap.getOrElse(provider, provider) match {
case name if name.equalsIgnoreCase("orc") &&
conf.getConf(SQLConf.ORC_IMPLEMENTATION) == "native" =>
classOf[OrcFileFormat].getCanonicalName
case name if name.equalsIgnoreCase("orc") &&
conf.getConf(SQLConf.ORC_IMPLEMENTATION) == "hive" =>
"org.apache.spark.sql.hive.orc.OrcFileFormat"
case name => name
}
...
}
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
org.apache.spark.sql.execution.datasources.orc.OrcFileFormat
什么时候支持ORC Vectored?
override def supportBatch(sparkSession: SparkSession, schema: StructType): Boolean = {
val conf = sparkSession.sessionState.conf
conf.orcVectorizedReaderEnabled && conf.wholeStageEnabled &&
schema.length <= conf.wholeStageMaxNumFields &&
schema.forall(_.dataType.isInstanceOf[AtomicType])
}
需要满足以下条件：
* 开启spark.sql.orc.enableVectorizedReader: 默认true;
* 开启spark.sql.codegen.wholeStage: 默认true并且其scheme的长度不大于wholeStageMaxNumFields（默认100列）;
* [关键]所有列数据类型需要为AtomicType类型的；
AtomicType类型，可根据定义查看：
/**
* An internal type used to represent everything that is not null, UDTs, arrays, structs, and maps.
*/
protected[sql] abstract class AtomicType extends DataType {
private[sql] type InternalType
private[sql] val tag: TypeTag[InternalType]
private[sql] val ordering: Ordering[InternalType]
}
AtomicType代表了非 null/UDTs/arrays/structs/maps类型。所以如果所含列中如果包含null/UDTs/arrays/structs/maps类型，依然无法收到该ISSUE的便利。
ORC Vectored实现
OrcColumnarBatchReader的使用
在OrcFileFormat.buildReaderWithPartitionValues中：
if (enableVectorizedReader) {
val batchReader = new OrcColumnarBatchReader(
enableOffHeapColumnVector && taskContext.isDefined, copyToSpark)
// SPARK-23399 Register a task completion listener first to call `close()` in all cases.
// There is a possibility that `initialize` and `initBatch` hit some errors (like OOM)
// after opening a file.
val iter = new RecordReaderIterator(batchReader)
Option(TaskContext.get()).foreach(_.addTaskCompletionListener(_ => iter.close()))
// 调用initialize函数
batchReader.initialize(fileSplit, taskAttemptContext)
// 调用initBatch
batchReader.initBatch(
reader.getSchema,
requestedColIds,
requiredSchema.fields,
partitionSchema,
file.partitionValues)
// 生成iter
iter.asInstanceOf[Iterator[InternalRow]]
} else {
val orcRecordReader = new OrcInputFormat[OrcStruct]
.createRecordReader(fileSplit, taskAttemptContext)
val iter = new RecordReaderIterator[OrcStruct](orcRecordReader)
Option(TaskContext.get()).foreach(_.addTaskCompletionListener(_ => iter.close()))
val fullSchema = requiredSchema.toAttributes ++ partitionSchema.toAttributes
val unsafeProjection = GenerateUnsafeProjection.generate(fullSchema, fullSchema)
val deserializer = new OrcDeserializer(dataSchema, requiredSchema, requestedColIds)
if (partitionSchema.length == 0) {
iter.map(value => unsafeProjection(deserializer.deserialize(value)))
} else {
val joinedRow = new JoinedRow()
iter.map(value =>
unsafeProjection(joinedRow(deserializer.deserialize(value), file.partitionValues)))
}
}
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
- 19
- 20
- 21
- 22
- 23
- 24
- 25
- 26
- 27
- 28
- 29
- 30
- 31
- 32
- 33
- 34
- 35
- 36
- 37
- 38
OrcColumnarBatchReader的实现
initialize()： 初始化OrcFile Reader及Hadoop环境配置；
initBatch(): 初始化batch变量和columnarBatch变量(其中batch为ORC Reader矢量化每次读取的结果存储变量，columnarBatch为codegen转换为Spark定义类型存储变量 )；
nextBatch(): 迭代器，其核心还是调用ORC自定义的vectored函数，需要根据类型转换Spark定义type；
单元测试
参考： org.apache.spark.sql.hive.orc.OrcReadBenchmark
结果分析：
针对数字、String类型测试
Native ORC Vectorized > Native ORC Vectorized with copy > Native ORC MR > Hive built-in ORC
针对分区、不分区测试
Partition性能远远>不分区性能
参考：
