2021年大数据Spark（五十四）：扩展阅读  SparkSQL底层如何执行

扩展阅读  SparkSQL底层如何执行

RDD 和 SparkSQL 运行时的区别

RDD 的运行流程

大致运行步骤

• 先将 RDD 解析为由 Stage 组成的 DAG, 后将 Stage 转为 Task 直接运行

问题

• 任务会按照代码所示运行, 依赖开发者的优化, 开发者的会在很大程度上影响运行效率

解决办法

• 创建一个组件, 帮助开发者修改和优化代码, 但这在 RDD 上是无法实现的

为什么 RDD 无法自我优化?

• RDD 没有 Schema 信息
• RDD 可以同时处理结构化和非结构化的数据

SparkSQL 提供了什么?

和 RDD 不同, SparkSQL 的 Dataset 和 SQL 并不是直接生成计划交给集群执行, 而是经过了一个叫做 Catalyst 的优化器, 这个优化器能够自动帮助开发者优化代码

也就是说, 在 SparkSQL 中, 开发者的代码即使不够优化, 也会被优化为相对较好的形式去执行

为什么 SparkSQL 提供了这种能力?

首先, SparkSQL 大部分情况用于处理结构化数据和半结构化数据, 所以 SparkSQL 可以获知数据的 Schema, 从而根据其 Schema 来进行优化

​​​​​​​Catalyst

为了解决过多依赖 Hive 的问题, SparkSQL 使用了一个新的 SQL 优化器替代 Hive 中的优化器, 这个优化器就是 Catalyst, 整个 SparkSQL 的架构大致如下：

1.API 层简单的说就是 Spark 会通过一些 API 接受 SQL 语句

2.收到 SQL 语句以后, 将其交给 Catalyst, Catalyst 负责解析 SQL, 生成执行计划等

3.Catalyst 的输出应该是 RDD 的执行计划

4.最终交由集群运行

具体流程：

Step 1 : 解析 SQL, 并且生成 AST (抽象语法树)

Step 2 : 在 AST 中加入元数据信息, 做这一步主要是为了一些优化, 例如 col = col 这样的条件, 下图是一个简略图, 便于理解

• score.id → id#1#L 为 score.id 生成 id 为 1, 类型是 Long
• score.math_score → math_score#2#L 为 score.math_score 生成 id 为 2, 类型为 Long
• people.id → id#3#L 为 people.id 生成 id 为 3, 类型为 Long
• people.age → age#4#L 为 people.age 生成 id 为 4, 类型为 Long

Step 3 : 对已经加入元数据的 AST, 输入优化器, 进行优化, 从两种常见的优化开始, 简单介绍：

谓词下推 Predicate Pushdown, 将 Filter 这种可以减小数据集的操作下推, 放在 Scan 的位置, 这样可以减少操作时候的数据量。

• 列值裁剪 Column Pruning, 在谓词下推后, people 表之上的操作只用到了 id 列, 所以可以把其它列裁剪掉, 这样可以减少处理的数据量, 从而优化处理速度
• 还有其余很多优化点, 大概一共有一二百种, 随着 SparkSQL 的发展, 还会越来越多, 感兴趣的同学可以继续通过源码了解, 源码在 org.apache.spark.sql.catalyst.optimizer.Optimizer

Step 4 : 上面的过程生成的 AST 其实最终还没办法直接运行, 这个 AST 叫做 逻辑计划, 结束后, 需要生成 物理计划, 从而生成 RDD 来运行

在生成`物理计划`的时候, 会经过`成本模型`对整棵树再次执行优化, 选择一个更好的计划

在生成`物理计划`以后, 因为考虑到性能, 所以会使用代码生成, 在机器中运行

可以使用 queryExecution 方法查看逻辑执行计划, 使用 explain 方法查看物理执行计划

也可以使用 Spark WebUI 进行查看

SparkSQL 和 RDD 不同的主要点是在于其所操作的数据是结构化的, 提供了对数据更强的感知和分析能力, 能够对代码进行更深层的优化, 而这种能力是由一个叫做 Catalyst 的优化器所提供的

Catalyst 的主要运作原理是分为三步, 先对 SQL 或者 Dataset 的代码解析, 生成逻辑计划, 后对逻辑计划进行优化, 再生成物理计划, 最后生成代码到集群中以 RDD 的形式运行