玩转Spark Sql优化之3.0特性AQE

发布时间:2021年08月17日作者:atguigu浏览次数:786

前言

这一篇来介绍Spark3.0版本中Spark Sql新增的重要特性AQE

AQE全称Adaptive Query Execution,在3.0版本中主要包含以下三个功能

(1)Dynamically coalescing shuffle partitions

(2)Dynamically switching join strategies

(3)Dynamically optimizing skew joins

动态缩小shuffle分区数

在Spark中运行查询处理非常大的数据时,shuffle通常会对查询性能产生非常重要的影响。shuffle是非常昂贵的操作,因为它需要进行网络传输移动数据,以便下游进行计算。

最好的分区取决于数据,但是每个查询的阶段之间的数据大小可能相差很大,这使得该数值难以调整:

(1)如果分区太少,则每个分区的数据量可能会很大,处理这些数据量非常大的分区,可能需要将数据溢写到磁盘(例如,排序和聚合),降低了查询。

(2)如果分区太多,则每个分区的数据量大小可能很小,读取大量小的网络数据块,这也会导致I/O效率低而降低了查询速度。拥有大量的task(一个分区一个task)也会给Spark任务计划程序带来更多负担。

为了解决这个问题,我们可以在任务开始时先设置较多的shuffle分区个数,然后在运行时通过查看shuffle文件统计信息将相邻的小分区合并成更大的分区。

例如,假设正在运行select max(i) from tbl groupby j。输入tbl很小,在分组前只有2个分区。那么任务刚初始化时,我们将分区数设置为5,如果没有AQE,Spark将启动五个任务来进行最终聚合,但是其中会有三个非常小的分区,为每个分区启动单独的任务这样就很浪费。

玩转Spark Sql优化之3.0特性AQE(六)

 

取而代之的是,AQE将这三个小分区合并为一个,因此最终只需三个task而不是五个

玩转Spark Sql优化之3.0特性AQE(六)

 

(1)编写代码进行对比,先不开启aqe的功能,正常去做一个表与表的join功能,先把广播join关闭。

package com.atguigu.sparksqltuning


import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.{SaveMode, SparkSession}


object AqeTest {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf = new SparkConf().setAppName("test")
     .set("spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold", "-1")//为了测试动态缩小分区,关闭广播join
    val sparkSession = SparkSession.builder().config(sparkConf).enableHiveSupport().getOrCreate()
    val ssc = sparkSession.sparkContext
    useJoin(sparkSession)
  }
  def useJoin(sparkSession: SparkSession) = {
    val saleCourse = sparkSession.sql("select *from dwd.dwd_sale_course")
    val coursePay = sparkSession.sql("select * from dwd.dwd_course_pay")
      .withColumnRenamed("discount", "pay_discount")
      .withColumnRenamed("createtime", "pay_createtime")
    val courseShoppingCart = sparkSession.sql("select *from dwd.dwd_course_shopping_cart")
      .drop("coursename")
      .withColumnRenamed("discount", "cart_discount")
      .withColumnRenamed("createtime", "cart_createtime")
    saleCourse.join(courseShoppingCart, Seq("courseid", "dt", "dn"), "right")
      .join(coursePay, Seq("orderid", "dt", "dn"), "left")
      .select("courseid", "coursename", "status", "pointlistid", "majorid", "chapterid", "chaptername", "edusubjectid"
        , "edusubjectname", "teacherid", "teachername", "coursemanager", "money", "orderid", "cart_discount", "sellmoney",
        "cart_createtime", "pay_discount", "paymoney", "pay_createtime", "dt", "dn")
      .write.mode(SaveMode.Overwrite).insertInto("dws.dws_salecourse_detail_1")
   }
  }

(2)打包,运行yarn任务,查看spark ui。join产生shuffle,分区数为200.

spark-submit --master yarn --deploy-mode client --driver-memory 1g  --num-executors 3 --executor-cores 4   --executor-memory 2g --queue spark --class com.atguigu.sparksqltuning.AqeTest spark-sql-tuning-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar
玩转Spark Sql优化之3.0特性AQE(六)

 

(3)使用Spark3.0动态缩小分区的新增参数:

1.spark.sql.adaptive.enabled:Spark3.0 AQE开关,默认是false,如果要使用AQE功能,得先设置为true。

2.spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled:动态缩小分区参数,默认值是true,但是得先保证spark.sql.adaptive.enabled为true。

3.spark.sql.adaptive.coalescePartitions.initialPartitionNum:任务刚启动时的初始分区,此参数可以设置了大点,默认值与spark.sql.shuffle.partition一样为200。

4.spark.sql.adaptive.coalescePartitions.minPartitionNum:进行动态缩小分区,最小缩小至多少分区,最终分区数不会小于此参数。

5.spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes:缩小分区或进行拆分分区操作后所期望的每个分区的大小(数据量)。

玩转Spark Sql优化之3.0特性AQE(六)

 

(4)设置完参数后,再次提交Spark任务,查看相应Stage。可以看到两个join阶段的shuffle分区个数分别被缩小至了16和56

玩转Spark Sql优化之3.0特性AQE(六)

 

(5)点击第一个join的stage,也就是stage id为5的stage,查看task详情,可以看到多个分区合并后数据量都大致到了参数所设置的期望值20mb。

玩转Spark Sql优化之3.0特性AQE(六)

 

(6)查看task的运行时间情况

玩转Spark Sql优化之3.0特性AQE(六)

 

(7)分区虽然得到了优化,但是资源的使用不一定合理利用,这个时候如果yarn资源充足可以使用Spark的动态调度资源的参数进行再次优化。

1.spark.dynamicAllocation.enabled:动态调度资源,Spark会根据任务工作的负载情况,进行动态调整应用程序的资源占用。Apache中默认关闭,CDH中默认开启。此参数为Spark1.2版本的参数。

2.spark.shuffle.service.enabled(与spark.dynamicAllocation.enabled一起使用,3.0后替换成了spark.dynamicAllocation.shuffleTracking.enabled)

玩转Spark Sql优化之3.0特性AQE(六)

 

(8)不改变Spark-submit命令,再次提交,查看Spark task详情。这个时候就会动态去调度申请executor资源来执行当前任务。

玩转Spark Sql优化之3.0特性AQE(六)

 

动态选择join策略

Spark支持多种join策略,其中如果join的一张表可以很好地插入内存,那么broadcast shah join通常性能最高。因此,Spark join中,如果小表小于广播大小阀值(默认10mb),Spark将计划进行broadcast hash join。但是,很多事情都会使这种大小估计出错(例如,存在选择性很高的过滤器),或者join关系是一系列的运算符而不是简单的扫描表操作。

为了解决此问题,AQE现在根据最准确的join大小运行时重新计划join策略。从下图实例中可以看出,发现连接的右侧表比左侧表小的多,并且足够小可以进行广播,那么AQE会重新优化,将sort merge join转换成为broadcast hash join

玩转Spark Sql优化之3.0特性AQE(六)

 

(1)编写两表join代码,保证两张表的数据量都是大于10mb不会自动触发广播join,并且其中一表加上过滤条件并保证经过过滤后的数据小于10mb,先不开启AQE功能进行测试

package com.atguigu.sparksqltuning


import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.{SaveMode, SparkSession}


object AqeTest {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf = new SparkConf().setAppName("test")
    val sparkSession = SparkSession.builder().config(sparkConf).enableHiveSupport().getOrCreate()
    val ssc = sparkSession.sparkContext
    switchJoinStartegies(sparkSession)
  }
  def switchJoinStartegies(sparkSession: SparkSession) = {
    //    val saleCourse = sparkSession.sql("select *from dwd.dwd_sale_course")
    val coursePay = sparkSession.sql("select * from dwd.dwd_course_pay")
      .withColumnRenamed("discount", "pay_discount")
      .withColumnRenamed("createtime", "pay_createtime")
      .where("orderid between 'odid-9999000' and 'odid-9999999'")
    val courseShoppingCart = sparkSession.sql("select *from dwd.dwd_course_shopping_cart")
      .drop("coursename")
      .withColumnRenamed("discount", "cart_discount")
      .withColumnRenamed("createtime", "cart_createtime")
    val tmpdata = coursePay.join(courseShoppingCart, Seq("orderid"), "right")
    tmpdata.show()
  }
}

(2)提交任务,查看执行计划图,可以看到其中一张表经过filter过滤后,数据量已经非常小了,但是走的join仍然是sort merge join。

玩转Spark Sql优化之3.0特性AQE(六)

 

玩转Spark Sql优化之3.0特性AQE(六)

 

玩转Spark Sql优化之3.0特性AQE(六)

 

(3)使用AQE动态选择join策略参数:

1.spark.sql.adaptive.enabled:AQE开关,默认关闭

2.spark.sql.adaptive.localShuffleReader.enabled:本地shuffle读取器开关,默认为true,需要先将spark.sql.adaptive.enabled设置为true,开启后在shuffle阶段尝试使用本地shuffle读取器进行读取数据,将可以优化的sql从sort merge join转换成broadcast hash join。

玩转Spark Sql优化之3.0特性AQE(六)

 

(4)代码不做任何修改,开启参数,再次提交任务,查看执行计划图。首先stage会多出一步广播操作

玩转Spark Sql优化之3.0特性AQE(六)

 

(5)并且在表过滤后,join前会尝试使用本地shuffle读取器进行读取数据,如果满足广播join条件则将表进行广播,触发广播join。

玩转Spark Sql优化之3.0特性AQE(六)

 

玩转Spark Sql优化之3.0特性AQE(六)

 

玩转Spark Sql优化之3.0特性AQE(六)

 

动态优化倾斜任务

当数据在群集中的分区之间分布不均匀时,就会发生数据倾斜。严重的倾斜会大大降低查询性能,尤其对于join。AQE skew join优化会从随机shuffle文件统计信息自动检测到这种倾斜。然后它将倾斜分区拆分成较小的子分区。

例如,下图 A join B,A表中分区A0明显大于其他分区

玩转Spark Sql优化之3.0特性AQE(六)

 

因此,3.0AQE功能会将A0分区拆分成两个子分区,并且对应连接B0分区

玩转Spark Sql优化之3.0特性AQE(六)

 

(1)还是拿之前的任务来演示,倾斜join如下图所示,task耗时非常久,数据量非常多

玩转Spark Sql优化之3.0特性AQE(六)

 

玩转Spark Sql优化之3.0特性AQE(六)

 

玩转Spark Sql优化之3.0特性AQE(六)

 

(2)使用AQE功能进行优化,相关参数如下:

1.spark.sql.adaptive.enabled :开启aqe功能,默认关闭

2.spark.sql.adaptive.skewJoin.enabled:开启aqe倾斜join,需要先将spark.sql.adaptive.enabled设置为true。

3.spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionFactor :倾斜因子,如果分区的数据量大于 此因子乘以分区的中位数,并且也大于

spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionThresholdInBytes,那么认为是数据倾斜的,默认值为5

4.spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionThresholdInBytes:每个分区的阀值,默认256mb,此参数应该大于spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes

5.spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes:缩小分区或进行拆分分区操作后所期望的每个分区的大小(数据量)。

(3)设置相应参数进行join,join任务为上图演示的第一个任务,关闭广播join和动态缩小分区进行测试。从上图得知倾斜的task数据量为28.8mb和27.5mb。中位分区数为1.2mb。

玩转Spark Sql优化之3.0特性AQE(六)

 

(4)所以上图参数设置5*1.2mb<28.8mb和27.5mb,并且也大于

spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionThresholdInBytes

所设置的20mb,满足AQE的优化倾斜task的条件。提交yarn任务再次查看stage

玩转Spark Sql优化之3.0特性AQE(六)

 

(5)可以看到第一个倾斜join的stage的分区个数,由默认的200变成206,原因就是将那2个倾斜的task任务拆分成了6个任务。点击stage查看task详情。

玩转Spark Sql优化之3.0特性AQE(六)

 

(6)可以看到数据倾斜已被解决,并且拆分后的任务数据量都大致为参数所设置的期望值8mb左右

(7)接下来,结合动态缩小分区功能一起使用,在使用之前,这里会有个问题到底是先合并分区再拆分,还是先拆分再合并。开启动态缩小分区参数。再次运行任务

玩转Spark Sql优化之3.0特性AQE(六)

 

(8)查看stage和task详情,分区得到合并,点击stage,查看task详情

玩转Spark Sql优化之3.0特性AQE(六)

 

(9)可以看到倾斜的task没有被优化。原因是什么呢?因为这个时候,中位分区数的数据量发生变化了,变成7.1mb,这个时候7.1mb*倾斜因子5是大于两个倾斜task任务数据量的,所以Spark任务当前任务并没有发生数据倾斜。所以当动态合并缩小分区和动态优化倾斜task两个功能都开启时是先进行合并分区再进行判断倾斜task是否需要拆分的。

玩转Spark Sql优化之3.0特性AQE(六)

 

玩转Spark Sql优化之3.0特性AQE(六)

 

(10)将倾斜task修改为2,使7.1mb*2之后小于两个倾斜任务的数据量,再次运行任务。

玩转Spark Sql优化之3.0特性AQE(六)

 

(11)可以看到Spark此时认为数据倾斜了,join的分区增多了,倾斜的task已被优化拆分。

玩转Spark Sql优化之3.0特性AQE(六)

 

玩转Spark Sql优化之3.0特性AQE(六)

结论

Spark3.0 AQE功能非常强大,可以动态合并分区、更加精准地选择join策略,自动优化倾斜的join任务。三个功能的默认开关都为true,只需开启aqe参数spark.sql.adaptive.enabled 就可以使用。

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