Apache Spark 4.0 中的自适应查询执行（AQE）：查询优化的革命
随着大数据处理的不断进步，对更智能、更高效的查询优化的需求从未如此迫切。
自适应查询执行（AQE）是 Apache Spark 3.0 中引入的一项突破性功能，并在 Spark 4.0 中得到了进一步优化。
AQE 允许 Spark 通过实时优化查询性能，适应大数据的动态和不可预测性。
这篇博客深入探讨了 AQE 是什么、其关键特性、它带来的好处、它在实际场景中的卓越表现，以及 Spark 4.0 带来的具体增强。
什么是自适应查询执行（AQE）？
在 Apache Spark 中，自适应查询执行（AQE）是一个动态框架，它根据实际处理的数据在运行时优化查询执行计划。
与传统的静态查询优化器不同，AQE 在查询进行过程中持续调整执行计划，响应实时数据特征。
这种方法在大数据环境中特别有利，尤其是在数据分布不可预测的情况下，确保高效的查询执行，显著提高性能和资源利用率。
AQE 的关键特性
1. 动态连接重排序：
• 特性：AQE 在运行时根据实际数据集的大小重新排序连接操作。如果一个数据集比预期小，AQE 可能会选择广播连接，而不是更耗资源的洗牌连接。
• 设置：
spark.sql.adaptive.enabled=true• 影响：减少不必要的洗牌，从而缩短执行时间并降低资源消耗。
1. 动态分区剪枝：
• 特性：允许 Spark 在运行时根据应用的过滤条件跳过无关分区，从而减少 I/O 操作并加速查询执行。
• 设置：
spark.sql.optimizer.dynamicPartitionPruning.enabled=true• 影响：通过避免不必要的数据扫描，高效处理大型数据集，提高性能。
1. 自动处理数据倾斜：
• 特性：AQE 自动检测并处理数据倾斜，通过将大型倾斜分区拆分为更小的分区，确保工作负载平衡。
• 设置：
spark.sql.adaptive.skewJoin.enabled=true• 影响：通过防止某些节点因数据分布不均而成为瓶颈，提高性能。
1. 动态优化洗牌分区：
• 特性：AQE 根据实际数据的大小动态调整洗牌分区的数量，优化并行性和开销之间的平衡。
• 设置：
spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled=true• 影响：增强资源管理，减少内存使用和执行时间。
AQE 的好处
1. 提升查询性能：AQE 通过根据实时数据特征动态优化执行计划，提升了查询性能。这对于涉及大型数据集或不可预测数据分布的复杂查询尤其有利。
• 基准测试数据：
Spark 2.x：在没有 AQE 的情况下，查询性能常常受到静态执行计划的限制，导致效率低下，特别是在处理大型或倾斜数据集时。
Spark 3.x：AQE 的引入带来了显著改进，基准测试显示，对于复杂工作负载，查询执行速度比 Spark 2.x 快了高达 50%(ar5iv[1])。
Spark 4.0：AQE 的进一步优化带来了更大的性能提升，某些查询的运行速度比 Spark 3.x 快了高达 30%，比 Spark 2.x 快了高达 3 倍(Databricks[2],ar5iv[3])。
1. 资源效率：AQE 能够动态调整连接策略、分区大小和洗牌操作，确保更高效地使用资源，从而降低内存使用、减少 CPU 开销并加快查询执行。
• 基准测试数据：
Spark 2.x：由于静态规划，资源效率低下是常见问题，导致更高的内存消耗和 CPU 使用。
Spark 3.x：有了 AQE，资源利用率显著提高。基准测试表明，内存管理更好，CPU 开销减少，某些工作负载的内存使用比 Spark 2.x 少了高达 40%(ar5iv[4])。
Spark 4.0：资源管理的进一步优化使得 Spark 4.0 能够以更低的资源消耗处理更大的工作负载，显示出比 Spark 3.x 高达 25% 的吞吐量和效率提升(Databricks[5])。
1. 减少手动调优需求：传统的查询执行通常需要手动调优以实现最佳性能。AQE 自动化了许多这一过程，减少了手动干预的需求，使得开箱即用即可获得良好性能。
• 基准测试数据：
Spark 2.x：手动调优对于性能优化至关重要，尤其是在处理复杂查询和大型数据集时。
Spark 3.x：AQE 减少了手动调优的需求，因为它可以在执行过程中动态调整以适应数据特征。这导致了更一致的性能，减少了用户干预(ar5iv[6])。
Spark 4.0：AQE 的进一步改进进一步减少了手动调整的需求，提供了在更广泛场景下更可预测和稳定的查询性能，基准测试显示自动实现最佳性能的难度大大降低(Databricks[7],ar5iv[8]）
现实场景中 AQE 大放异彩
场景 1：处理倾斜数据
• 问题：在一个大型零售数据集中，销售数据按门店分区。一些门店（例如，大城市的旗舰店）的销售数据显著多于其他门店，导致数据倾斜。这种倾斜使得某些分区比其他分区大得多，从而减慢了连接操作并增加了执行时间。
• 解决方案：有了 AQE，Spark 可以自动检测到倾斜的分区并将它们拆分成更小的子分区。这种平衡的分布使得连接操作能够更高效地执行，减少了整体查询时间并提升了性能。
场景 2：优化多连接查询
• 问题：一个复杂的查询涉及多个大表之间的连接，初始执行计划基于过时的统计信息，无法反映当前的数据分布。
• 解决方案：AQE 在运行时动态重新排序连接，选择针对实际观察到的数据大小最有效的连接策略。这减少了计算开销并加快了查询执行速度。
场景 3：通过动态分区裁剪减少 I/O
• 问题：一个查询需要过滤和汇总上一季度的销售数据，但数据集包含了之前多年的许多其他分区，这些分区与查询无关。
• 解决方案：AQE 的动态分区裁剪跳过读取无关的分区，大幅减少了处理的数据量，并提升了查询的执行速度。
Spark 4.0 相较于 Spark 3.x 的增强
虽然 AQE 在 Spark 3.x 中是一项重大创新，但 Spark 4.0 通过几项关键增强将其提升到了新的高度：
1. 增强的倾斜处理
• Spark 3.x：Spark 3.x 中的 AQE 通过在运行时根据观察到的数据模式动态切换连接策略，引入了基本的倾斜处理支持。
• Spark 4.0：在 Spark 4.0 中，倾斜处理得到了进一步改进，采用了更智能的检测和缓解策略。Spark 4.0 现在可以更好地处理高度倾斜的数据集，通过在连接操作中将倾斜分区拆分成更小的子分区。这导致了更平衡的工作负载，并减少了涉及倾斜数据的查询的整体执行时间。
2. 动态分区裁剪
• Spark 3.x：Spark 3.x 引入了动态分区裁剪，允许 Spark 在查询执行过程中根据运行时过滤条件避免读取不必要的分区。
• Spark 4.0：Spark 4.0 中的实现与 AQE 更紧密地集成，并支持更复杂的查询和连接。这意味着更多类型的查询可以从动态分区裁剪中受益，进一步减少 I/O 操作并提升性能。
3. 增强的连接重排序
• Spark 3.x：Spark 3.x 允许 AQE 在运行时动态重新排序连接，根据中间结果的大小选择最有效的连接顺序。
• Spark 4.0：连接重排序算法在 Spark 4.0 中得到了改进，使其更智能且更能处理多路连接。新版本可以更好地估计成本并在复杂场景中选择最优连接顺序，减少了大型多连接查询的计算开销。
4. 细粒度优化
• Spark 3.x：Spark 3.x 中的 AQE 提供了相对粗粒度的优化，调整查询计划的整个阶段。
• Spark 4.0：Spark 4.0 引入了更细粒度的优化，允许 AQE 在更详细的级别上进行调整。例如，Spark 4.0 可以动态且更精确地调整洗牌分区的大小，导致更好的资源利用率和更快的查询执行。
5. 改进的执行计划稳定性
• Spark 3.x：Spark 3.x 中的执行计划有时可能不稳定，尤其是在处理复杂和动态数据集时，导致性能不可预测。
• Spark 4.0：执行计划的稳定性在 Spark 4.0 中得到了增强，使查询性能更加可预测和一致。这在生产环境中尤为重要，因为性能稳定性至关重要。
6. 与新功能的更好集成
• Spark 4.0：AQE 的改进与 Spark 4.0 中的其他新功能更好地集成，例如新的流状态存储和 Python UDF 优化。这种整体方法确保 AQE 在不同类型的工作负载中无缝工作，无论是批处理、流处理还是基于 Python 的工作负载。
结论
自适应查询执行（AQE）在大数据处理领域是一项变革性技术，提供了动态且智能的查询优化，能够适应现实世界数据的复杂性。随着 Spark 4.0 中引入的增强功能，AQE 比以往任何时候都更加强大和有效，使 Spark 能够轻松处理日益复杂的查询，提供更好的性能，并减少手动调优的需求。
无论您是在处理倾斜数据、复杂连接还是大规模数据处理任务，Spark 4.0 中的 AQE 都提供了所需的工具和优化，推动您的数据工作流达到新的效率和可扩展性水平。
引用链接
[1] ar5iv: https://ar5iv.org/pdf/1904.11812[2] Databricks: https://www.databricks.com/dataaisummit/session/whats-next-upcoming-apache-spark-40[3] ar5iv: https://ar5iv.org/pdf/1904.11812[4] ar5iv: https://ar5iv.org/pdf/1904.11812[5] Databricks: https://www.databricks.com/dataaisummit/session/whats-next-upcoming-apache-spark-40[6] ar5iv: https://ar5iv.org/pdf/1904.11812[7] Databricks: https://www.databricks.com/dataaisummit/session/whats-next-upcoming-apache-spark-40[8] ar5iv: https://ar5iv.org/pdf/1904.11812[9] Apache Spark 4.0 发布说明: https://spark.apache.org/news/spark-4.0.0-preview1.html[10] 即将发布的 Apache Spark 4.0 有哪些新功能？- Data + AI 峰会 2024: https://www.databricks.com/dataaisummit/session/whats-next-upcoming-apache-spark-40[11] 评估 Apache Spark 在大规模超级计算机上的基准测试研究: https://arxiv.org/abs/1904.11812
