Spark SQL CBO 基于代价的优化

Spark CBO 背景

本文将介绍 CBO，它充分考虑了数据本身的特点（如大小、分布）以及操作算子的特点（中间结果集的分布及大小）及代价，从而更好的选择执行代价最小的物理执行计划，即 SparkPlan。

Spark CBO 原理

CBO 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。其核心在于评估一个给定的物理执行计划的代价。

物理执行计划是一个树状结构，其代价等于每个执行节点的代价总合，如下图所示。

image

而每个执行节点的代价，分为两个部分

• 该执行节点对数据集的影响，或者说该节点输出数据集的大小与分布

• 该执行节点操作算子的代价

每个操作算子的代价相对固定，可用规则来描述。而执行节点输出数据集的大小与分布，分为两个部分：1) 初始数据集，也即原始表，其数据集的大小与分布可直接通过统计得到；2)中间节点输出数据集的大小与分布可由其输入数据集的信息与操作本身的特点推算。

所以，最终主要需要解决两个问题

• 如何获取原始数据集的统计信息

• 如何根据输入数据集估算特定算子的输出数据集

Statistics 收集

通过如下 SQL 语句，可计算出整个表的记录总数以及总大小

<pre style="margin: 0px; padding: 0px; max-width: 100%; box-sizing: border-box !important; overflow-wrap: break-word !important;">ANALYZE TABLE table_name COMPUTE STATISTICS;</pre>

从如下示例中，Statistics 一行可见， customer 表数据总大小为 37026233 字节，即 35.3MB，总记录数为 28万，与事实相符。

<pre style="margin: 0px; padding: 0px; max-width: 100%; box-sizing: border-box !important; overflow-wrap: break-word !important;">spark-sql> ANALYZE TABLE customer COMPUTE STATISTICS;
Time taken: 12.888 seconds

spark-sql> desc extended customer;
c_customer_sk bigint NULL
c_customer_id string NULL

Table Properties [transient_lastDdlTime=1536997324]
Statistics 37026233 bytes, 280000 rows

Time taken: 1.691 seconds, Fetched 36 row(s)</pre>

通过如下 SQL 语句，可计算出指定列的统计信息

<pre style="margin: 0px; padding: 0px; max-width: 100%; box-sizing: border-box !important; overflow-wrap: break-word !important;">ANALYZE TABLE table_name COMPUTE STATISTICS FOR COLUMNS [column1] [,column2] [,column3] [,column4] ... [,columnn];</pre>

从如下示例可见，customer 表的 c_customer_sk 列最小值为 1， 最大值为 280000，null 值个数为 0，不同值个数为 274368，平均列长度为 8，最大列长度为 8。

<pre style="margin: 0px; padding: 0px; max-width: 100%; box-sizing: border-box !important; overflow-wrap: break-word !important;">spark-sql> ANALYZE TABLE customer COMPUTE STATISTICS FOR COLUMNS c_customer_sk, c_customer_id, c_current_cdemo_sk;
Time taken: 9.139 seconds
spark-sql> desc extended customer c_customer_sk;
col_name c_customer_sk
data_type bigint
comment NULL
min 1
max 280000
num_nulls 0
distinct_count 274368
avg_col_len 8
max_col_len 8
histogram NULL</pre>

除上述示例中的统计信息外，Spark CBO 还直接等高直方图。在上例中，histogram 为 NULL。其原因是，spark.sql.statistics.histogram.enabled 默认值为 false，也即 ANALYZE 时默认不计算及存储 histogram。

下例中，通过 SET spark.sql.statistics.histogram.enabled=true; 启用 histogram 后，完整的统计信息如下。

<pre style="margin: 0px; padding: 0px; max-width: 100%; box-sizing: border-box !important; overflow-wrap: break-word !important;">spark-sql> ANALYZE TABLE customer COMPUTE STATISTICS FOR COLUMNS c_customer_sk,c_customer_id,c_current_cdemo_sk,c_current_hdemo_sk,c_current_addr_sk,c_first_shipto_date_sk,c_first_sales_date_sk,c_salutation,c_first_name,c_last_name,c_preferred_cust_flag,c_birth_day,c_birth_month,c_birth_year,c_birth_country,c_login,c_email_address,c_last_review_date;
Time taken: 125.624 seconds

spark-sql> desc extended customer c_customer_sk;
col_name c_customer_sk
data_type bigint
comment NULL
min 1
max 280000
num_nulls 0
distinct_count 274368
avg_col_len 8
max_col_len 8
histogram height: 1102.3622047244094, num_of_bins: 254
bin_0 lower_bound: 1.0, upper_bound: 1090.0, distinct_count: 1089

...

bin_253 lower_bound: 278870.0, upper_bound: 280000.0, distinct_count: 1106</pre>

从上图可见，生成的 histogram 为 equal-height histogram，且高度为 1102.36，bin 数为 254。其中 bin 个数可由 spark.sql.statistics.histogram.numBins 配置。对于每个 bin，匀记录其最小值，最大值，以及 distinct count。

值得注意的是，这里的 distinct count 并不是精确值，而是通过 HyperLogLog 计算出来的近似值。使用 HyperLogLog 的原因有二

• 使用 HyperLogLog 计算 distinct count 速度快速

• HyperLogLog 计算出的 distinct count 可以合并。例如可以直接将两个 bin 的 HyperLogLog 值合并算出这两个 bin 总共的 distinct count，而无须从重新计算，且合并结果的误差可控

算子对数据集影响估计

对于中间算子，可以根据输入数据集的统计信息以及算子的特性，可以估算出输出数据集的统计结果。

image

本节以 Filter 为例说明算子对数据集的影响。

对于常见的 Column A < value B Filter，可通过如下方式估算输出中间结果的统计信息

• 若 B < A.min，则无数据被选中，输出结果为空

• 若 B > A.max，则全部数据被选中，输出结果与 A 相同，且统计信息不变

• 若 A.min < B < A.max，则被选中的数据占比为 (B.value - A.min) / (A.max - A.min)，A.min 不变，A.max 更新为 B.value，A.ndv = A.ndv * (B.value - A.min) / (A.max - A.min)

image

上述估算的前提是，字段 A 数据均匀分布。但很多时候，数据分布并不均匀，且当数据倾斜严重是，上述估算误差较大。此时，可充分利用 histogram 进行更精确的估算

image

启用 Historgram 后，Filter Column A < value B的估算方法为

• 若 B < A.min，则无数据被选中，输出结果为空

• 若 B > A.max，则全部数据被选中，输出结果与 A 相同，且统计信息不变

• 若 A.min < B < A.max，则被选中的数据占比为 height(<B) / height(All)，A.min 不变，A.max = B.value，A.ndv = ndv(<B)

在上图中，B.value = 15，A.min = 0，A.max = 32，bin 个数为 10。Filter 后 A.ndv = ndv(<B.value) = ndv(<15)。该值可根据 A < 15 的 5 个 bin 的 ndv 通过 HyperLogLog 合并而得，无须重新计算所有 A < 15 的数据。

算子代价估计

SQL 中常见的操作有 Selection（由 select 语句表示），Filter（由 where 语句表示）以及笛卡尔乘积（由 join 语句表示）。其中代价最高的是 join。

Spark SQL 的 CBO 通过如下方法估算 join 的代价

<pre style="margin: 0px; padding: 0px; max-width: 100%; box-sizing: border-box !important; overflow-wrap: break-word !important;">Cost = rows * weight + size * (1 - weight)
Cost = CostCPU * weight + CostIO * (1 - weight)</pre>

其中 rows 即记录行数代表了 CPU 代价，size 代表了 IO 代价。weight 由 *spark.sql.cbo.joinReorder.card.weight *决定，其默认值为 0.7。

Build侧选择

对于两表Hash Join，一般选择小表作为build size，构建哈希表，另一边作为 probe side。未开启 CBO 时，根据表原始数据大小选择 t2 作为build side

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而开启 CBO 后，基于估计的代价选择 t1 作为 build side。更适合本例

image

优化 Join 类型

Spark SQL 中，Join 可分为 Shuffle based Join 和 BroadcastJoin。Shuffle based Join 需要引入 Shuffle，代价相对较高。BroadcastJoin 无须 Join，但要求至少有一张表足够小，能通过 Spark 的 Broadcast 机制广播到每个 Executor 中。

在不开启 CBO 中，Spark SQL 通过 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 判断是否启用 BroadcastJoin。其默认值为 10485760 即 10 MB。

并且该判断基于参与 Join 的表的原始大小。

在下图示例中，Table 1 大小为 1 TB，Table 2 大小为 20 GB，因此在对二者进行 join 时，由于二者都远大于自动 BroatcastJoin 的阈值，因此 Spark SQL 在未开启 CBO 时选用 SortMergeJoin 对二者进行 Join。

而开启 CBO 后，由于 Table 1 经过 Filter 1 后结果集大小为 500 GB，Table 2 经过 Filter 2 后结果集大小为 10 MB 低于自动 BroatcastJoin 阈值，因此 Spark SQL 选用 BroadcastJoin。

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优化多表 Join 顺序

未开启 CBO 时，Spark SQL 按 SQL 中 join 顺序进行 Join。极端情况下，整个 Join 可能是 left-deep tree。在下图所示 TPC-DS Q25 中，多路 Join 存在如下问题，因此耗时 241 秒。

• left-deep tree，因此所有后续 Join 都依赖于前面的 Join 结果，各 Join 间无法并行进行

• 前面的两次 Join 输入输出数据量均非常大，属于大 Join，执行时间较长

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开启 CBO 后， Spark SQL 将执行计划优化如下

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优化后的 Join 有如下优势，因此执行时间降至 71 秒

• Join 树不再是 left-deep tree，因此 Join 3 与 Join 4 可并行进行，Join 5 与 Join 6 可并行进行

• 最大的 Join 5 输出数据只有两百万条结果，Join 6 有 1.49 亿条结果，Join 7相当于小 Join

总结

• 上文 Spark SQL 内部原理 中介绍的 Optimizer 属于 RBO，实现简单有效。它属于 LogicalPlan 的优化，所有优化均基于 LogicalPlan 本身的特点，未考虑数据本身的特点，也未考虑算子本身的代价

• 本文介绍的 CBO 考虑了数据的统计特征，从而选择总代价最低的物理执行计划。但物理执行计划是固定的，一旦选定，不可更改。未考虑运行时信息

• 下文将介绍 Spark SQL Adapptive Execution，它可根据运行时信息动态调整执行计划从而优化执行

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