SparkSQL调优

SparkSQL调优

文章目录

Explain 查看执行计划

语法

sparkSession.sql("xxx").explain()

• explain(mode=“simple”)：只展示物理执行计划。
• explain(mode=“extended”)：展示物理执行计划和逻辑执行计划。
• explain(mode=“codegen”) ：展示要 Codegen 生成的可执行 Java 代码。
• explain(mode=“cost”)：展示优化后的逻辑执行计划以及相关的统计。
• explain(mode=“formatted”)：以分隔的方式输出，它会输出更易读的物理执行计划，并展示每个节点的详细信息。

执行计划处理流程

分析 – 逻辑优化 – 生成物理执行计划 – 评估模型分析 – 代码生成

• == Parsed Logical Plan == ：Unresolved 逻辑执行计划 - Parser 组件检查 SQL 语法上是否有问题，然后生成 Unresolved（未决断）的逻辑计划，不检查表名、不检查列名
• == Analyzed Logical Plan == ：Resolved 逻辑执行计划 - 通过访问 Spark 中的 Catalog 存储库来解析验证语义、列名、类型、表名等
• == Optimized Logical Plan == ：优化后的逻辑执行计划 - Catalyst 优化器根据各种规则进行优化
• == Physical Plan == ：物理执行计划 - HashAggregate 运算符表示数据聚合，一般 HashAggregate 是成对出现，第一个HashAggregate 是将执行节点本地的数据进行局部聚合，另一个 HashAggregate 是将各个分区的数据进一步进行聚合计算- Exchange 运算符其实就是 shuffle，表示需要在集群上移动数据。很多时候HashAggregate 会以 Exchange 分隔开来- Project 运算符是 SQL 中的投影操作，就是选择列（例如：select name, age…）- BroadcastHashJoin 运算符表示通过基于广播方式进行 HashJoin- LocalTableScan 运算符就是全表扫描本地的表

资源调优

内存说明

spark.memory.fraction=（估算 storage 内存+估算 Execution 内存）/（估算 storage 内存+估算 Execution 内存+估算 Other 内存）

spark.memory.storageFraction =（估算 storage 内存）/（估算 storage 内存+估算Execution 内存）

Storage 堆内内存=(spark.executor.memory–300MB)spark.memory.fractionspark.memory.storageFraction

Execution 堆内内存=(spark.executor.memory–300MB)spark.memory.fraction(1-spark.memory.storageFraction)

spark任务提交到yarn上运行命令

${SPARK_DIR}/bin/spark-submit \--masteryarn\
--deploy-mode cluster \--queue root.default \
--driver-memory 4g \
--executor-memory 8g \
--num-executors 6\
--executor-cores 2\--confspark.sql.shuffle.partitions=2000\--confspark.sql.hive.caseSensitiveInferenceMode=NEVER_INFER \--confspark.executor.extraJavaOptions='-XX:+UseG1GC -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps'\--class com.test.DataETLMain \
/opt/spark_sql_test.jar

参数说明–queue任务提交到yarn的队列–driver-memory每个 driver 的内存–executor-cores每个 executor 的最大核数（3~6 之间比较合理 ）–num-executorsexecutor 的个数–executor-memory每个 executor 的内存–conf任务运行配置

CPU优化

修改并行度（分区个数）

• rdd：spark.default.parallelism- 设置 RDD 的默认并行度，没有设置时，由 join、reduceByKey 和 parallelize 等转换决定
• sparksql：spark.sql.shuffle.partitions- 适用 SparkSQL 时，Shuffle Reduce 阶段默认的并行度，默认 200。此参数只能控制Spark sql、DataFrame、DataSet 分区个数。不能控制 RDD 分区个数

SparkSQL语法优化

基于RBO优化

• 谓词下推：将过滤条件的谓词逻辑都尽可能提前执行，减少下游处理的数据量
• 列裁剪：列剪裁就是扫描数据源的时候，只读取那些与查询相关的字段
• 常量替换

基于CBO优化

CBO 优化主要在物理计划层面，原理是计算所有可能的物理计划的代价，并挑选出代价最小的物理执行计划

通过

spark.sql.cbo.enabled

来开启，默认是 false
参数描述默认值spark.sql.cbo.enabledCBO 总开关
true 表示打开，false 表示关闭
要使用该功能，需确保相关表和列的统计信息已经生成falsespark.sql.cbo.joinReorder.enabled使用 CBO 来自动调整连续的 inner join 的顺序
true：表示打开
false：表示关闭要使用该功能，需确保相关表和列的统计信息已经生成，且CBO 总开关打开falsespark.sql.cbo.joinReorder.dp.threshold使用 CBO 来自动调整连续 inner join 的表的个数阈值
如果超出该阈值，则不会调整 join 顺序12

广播join

Spark join 策略中，如果当一张小表足够小并且可以先缓存到内存中，那么可以使用Broadcast Hash Join,其原理就是先将小表聚合到 driver 端，再广播到各个大表分区中，那么再次进行 join 的时候，就相当于大表的各自分区的数据与小表进行本地 join，从而规避了shuffle

方式一：通过参数指定自动广播

spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold

：广播join默认值 10M

可更改参数值：

• 方式一：在程序里面添加参数值sparkConf.set("spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold","20m")
• 方式二：在执行命令配置中添加参数值--confspark.sql.autoBroadcastJoinThreshold=20m

方式二：强行广播

使用Hint注解方式

//TODO SQL Hint方式
    val sqlstr1 ="""
        |select /*+  BROADCASTJOIN(sc) */
        |  sc.courseid,
        |  csc.courseid
        |from sale_course sc join course_shopping_cart csc
        |on sc.courseid=csc.courseid
      """.stripMargin

    val sqlstr2 ="""
        |select /*+  BROADCAST(sc) */
        |  sc.courseid,
        |  csc.courseid
        |from sale_course sc join course_shopping_cart csc
        |on sc.courseid=csc.courseid
      """.stripMargin

    val sqlstr3 ="""
        |select /*+  MAPJOIN(sc) */
        |  sc.courseid,
        |  csc.courseid
        |from sale_course sc join course_shopping_cart csc
        |on sc.courseid=csc.courseid
      """.stripMargin

SMB Join

SMB JOIN 是 sort merge bucket 操作，需要进行分桶，首先会进行排序，然后根据 key值合并，把相同 key 的数据放到同一个 bucket 中（按照 key 进行 hash）。分桶的目的其实就是把大表化成小表。相同 key 的数据都在同一个桶中之后，再进行 join 操作，那么在联合的时候就会大幅度的减小无关项的扫描

使用条件：

• 两表进行分桶，桶的个数必须相等
• 两边进行 join 时，join 列=排序列=分桶列

数据倾斜

Join 数据倾斜优化

广播join

适用于小表 join 大表。小表足够小，可被加载进 Driver 并通过 Broadcast 方法广播到各个 Executor 中

解决逻辑：在小表 join 大表时如果产生数据倾斜，那么广播 join 可以直接规避掉此 shuffle 阶段。直接优化掉 stage。并且广播 join 也是 Spark Sql 中最常用的优化方案

拆分大 key 打散大表 扩容小表

适用于 join 时出现数据倾斜

解决逻辑：

1. 将存在倾斜的表，根据抽样结果，拆分为倾斜 key（skew 表）和没有倾斜 key（common）的两个数据集
2. 将 skew 表的 key 全部加上随机前缀，然后对另外一个不存在严重数据倾斜的数据集（old 表）整体与随机前缀集作笛卡尔乘积（即将数据量扩大 N 倍，得到 new 表）
3. 打散的 skew 表 join 扩容的 new 表
4. 将 skew 表的 key 去掉前缀

Job 优化

Map 端优化

Map 端预聚合

map-side 预聚合，就是在每个节点本地对相同的 key 进行一次聚合操作

读取小文件优化

读取的数据源有很多小文件，会造成查询性能的损耗，大量的数据分片信息以及对应产生的 Task 元信息也会给 Spark Driver 的内存造成压力，带来单点问题

设置参数：

# 一个分区最大字节数,默认 128mspark.sql.files.maxPartitionBytes=128MB
# 打开一个文件的开销,默认 4mspark.files.openCostInBytes=4194304

增大 map 溢写时输出流 buffer

1. map 端 Shuffle Write 有一个缓冲区，初始阈值 5m，超过会尝试增加到 2当前使用内存。如果申请不到内存，则进行溢写*（这个参数是 internal，指定无效，资源足够会自动扩容，所以不需要我们去设置）spark.shuffle.spill.initialMemoryThreshold:5242880
2. Shuffle 文件涉及到序列化，是采取批的方式读写，默认按照每批次 1 万条去读写（这个参数是 internal，指定无效）spark.shuffle.spill.batchSize:10000
3. 溢写时使用输出流缓冲区默认 32k，这些缓冲区减少了磁盘搜索和系统调用次数，适当提高可以提升溢写效率spark.shuffle.file.buffer:32

Reduce 端优化

增大 reduce 缓冲区，减少拉取次数

Spark Shuffle 过程中，shuffle reduce task 的 buffer 缓冲区大小决定了 reduce task 每次能够缓冲的数据量，也就是每次能够拉取的数据量，如果内存资源较为充足，适当增加拉取数据缓冲区的大小，可以减少拉取数据的次数，也就可以减少网络传输的次数，进而提升性能

spark.reducer.maxSizeInFlight

reduce 端数据拉取缓冲区的大小设置，默认为 48MB

调节 reduce 端拉取数据重试次数

Spark Shuffle 过程中，reduce task 拉取属于自己的数据时，如果因为网络异常等原因导致失败会自动进行重试

spark.shuffle.io.maxRetrie

reduce 端拉取数据重试次数设置，该参数就代表了可以重试的最大次数。默认为 3

调节 reduce 端拉取数据等待间隔

Spark Shuffle 过程中，reduce task 拉取属于自己的数据时，如果因为网络异常等原因导致失败会自动进行重试，在一次失败后，会等待一定的时间间隔再进行重试，可以通过加大间隔时长（比如 60s），以增加 shuffle 操作的稳定性

spark.shuffle.io.retryWait

reduce 端拉取数据等待间隔设置，默认值为 5s

Spark AQE

Spark 在 3.0 版本推出了 AQE（Adaptive Query Execution），即自适应查询执行。AQE 是Spark SQL 的一种动态优化机制，在运行时，每当 Shuffle Map 阶段执行完毕，AQE 都会结合这个阶段的统计信息，基于既定的规则动态地调整、修正尚未执行的逻辑计划和物理计划，来完成对原始查询语句的运行时优化

动态合并分区

动态切换 Join 策略

动态优化 Join 倾斜