执行Spark引擎业务
Spark使用交互式页面命令行来执行SQL任务,需要注意的是Spark侧看SparkExtension是否生效需要在SQL语句前加EXPLAIN语句,或者在Spark UI页面查看,如果算子是以Omni开头的则代表SparkExtension生效。
本次任务示例使用tpcds_bin_partitioned_orc_3的数据表作为测试表,测试SQL为TPC-DS测试集的Q82。
相关的表信息如表1所示。
表名 |
表格式 |
总行数 |
---|---|---|
item |
orc |
36000 |
inventory |
orc |
28188000 |
date_dim |
orc |
73049 |
store_sales |
orc |
8639377 |
- 启动Spark-SQL命令行窗口。
原生Spark-SQL启动命令如下。
1
/usr/local/spark/bin/spark-sql --deploy-mode client --driver-cores 8 --driver-memory 20g --master yarn --executor-cores 8 --executor-memory 26g --num-executors 36 --conf spark.executor.extraJavaOptions='-XX:+UseG1GC -XX:+UseNUMA' --conf spark.locality.wait=0 --conf spark.network.timeout=600 --conf spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer --conf spark.sql.adaptive.enabled=true --conf spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold=100M --conf spark.sql.broadcastTimeout=600 --conf spark.sql.shuffle.partitions=1000 --conf spark.sql.orc.impl=native --conf spark.task.cpus=1 --database tpcds_bin_partitioned_orc_3
SparkExtension插件启动命令如下。1
/usr/local/spark/bin/spark-sql --deploy-mode client --driver-cores 8 --driver-memory 40g --conf spark.driverEnv.LD_LIBRARY_PATH=/opt/omni-operator/lib:/usr/local/lib/HMPP --conf spark.driverEnv.LD_PRELOAD=/opt/omni-operator/lib/libjemalloc.so.2 --conf spark.driverEnv.OMNI_HOME=/opt/omni-operator --conf spark.driver.extraClassPath=/opt/omni-operator/lib/boostkit-omniop-spark-3.1.1-1.3.0-aarch64.jar:/opt/omni-operator/lib/boostkit-omniop-bindings-1.3.0-aarch64.jar:/opt/omni-operator/lib/dependencies/* --conf spark.driver.extraLibraryPath=/opt/omni-operator/lib --driver-java-options -Djava.library.path=/opt/omni-operator/lib --master yarn --executor-cores 12 --executor-memory 5g --conf spark.memory.offHeap.enabled=true --conf spark.memory.offHeap.size=35g --num-executors 24 --conf spark.executorEnv.LD_LIBRARY_PATH=/opt/omni-operator/lib:/usr/local/lib/HMPP --conf spark.executorEnv.LD_PRELOAD=/opt/omni-operator/lib/libjemalloc.so.2 --conf spark.executorEnv.MALLOC_CONF=narenas:2 --conf spark.executorEnv.OMNI_HOME=/opt/omni-operator --conf spark.executor.extraClassPath=/opt/omni-operator/lib/boostkit-omniop-spark-3.1.1-1.3.0-aarch64.jar:/opt/omni-operator/lib/boostkit-omniop-bindings-1.3.0-aarch64.jar:/opt/omni-operator/lib/dependencies/* --conf spark.executor.extraJavaOptions='-XX:+UseG1GC -XX:+UseNUMA' --conf spark.executor.extraLibraryPath=/opt/omni-operator/lib --jars /opt/omni-operator/lib/boostkit-omniop-spark-3.1.1-1.3.0-aarch64.jar --jars /opt/omni-operator/lib/boostkit-omniop-bindings-1.3.0-aarch64.jar --conf spark.omni.sql.columnar.fusion=false --conf spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer --conf spark.shuffle.manager=org.apache.spark.shuffle.sort.OmniColumnarShuffleManager --conf spark.sql.adaptive.enabled=true --conf spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold=100M --conf spark.sql.broadcastTimeout=500 --conf spark.network.timeout=600 --conf spark.sql.codegen.wholeStage=false --conf spark.sql.extensions=com.huawei.boostkit.spark.ColumnarPlugin --conf spark.sql.orc.impl=native --conf spark.sql.shuffle.partitions=600 --conf spark.task.cpus=1 --database tpcds_bin_partitioned_orc_3
上述启动命令为Yarn模式使用,若使用local模式启动SparkExtension插件,需将--master yarn改为--master local,同时在启动前需在所有节点的“~/.bashrc”文件中添加export LD_PRELOAD=/opt/omni-operator/lib/libjemalloc.so.2并更新环境变量,可参考6。
SparkExtension相关的启动参数信息如表2所示。
表2 SparkExtension相关启动参数信息 启动参数名称
缺省值
含义
spark.sql.extensions
com.huawei.boostkit.spark.ColumnarPlugin
启用SparkExtension。
spark.shuffle.manager
sort
是否启用列式Shuffle,若启用请配置OmniShuffle自有的shuffleManager类,需添加配置项--conf spark.shuffle.manager="org.apache.spark.shuffle.sort.OmniColumnarShuffleManager"。默认sort走原生的Shuffle。
spark.omni.sql.columnar.hashagg
true
是否启用列式HashAgg,true表示启用,false表示关闭。
spark.omni.sql.columnar.project
true
是否启用列式Project,true表示启用,false表示关闭。
spark.omni.sql.columnar.projfilter
true
是否启用列式ConditionProject(Project + Filter融合算子),true表示启用,false表示关闭。
spark.omni.sql.columnar.filter
true
是否启用列式Filter,true表示启用,false表示关闭。
spark.omni.sql.columnar.sort
true
是否启用列式Sort,true表示启用,false表示关闭。
spark.omni.sql.columnar.window
true
是否启用列式Window,true表示启用,false表示关闭。
spark.omni.sql.columnar.broadcastJoin
true
是否启用列式BroadcastHashJoin,true表示启用,false表示关闭。
spark.omni.sql.columnar.nativefilescan
true
是否启用列式NativeFilescan,true表示启用,false表示关闭,包括ORC和Parquet的文件格式。
spark.omni.sql.columnar.sortMergeJoin
true
是否启用列式SortMergeJoin,true表示启用,false表示关闭。
spark.omni.sql.columnar.takeOrderedAndProject
true
是否启用列式TakeOrderedAndProject,true表示启用,false表示关闭。
spark.omni.sql.columnar.shuffledHashJoin
true
是否启用列式ShuffledHashJoin,true表示启用,false表示关闭。
spark.shuffle.columnar.shuffleSpillBatchRowNum
10000
Shuffle输出的每个batch中包含数据的行数。请根据实际环境的内存调整参数,可以适当增大此参数,从而减少写入磁盘文件的批次,提升写入速度。
spark.shuffle.columnar.shuffleSpillMemoryThreshold
2147483648
Shuffle内存溢写上限,Shuffle内存上限达到缺省值时会发生溢写,单位:Byte。请根据实际环境的内存调整参数,可以适当增大此参数,从而减少Shuffle内存溢写到磁盘文件次数,减少磁盘IO操作。
spark.omni.sql.columnar.sortMergeJoin.fusion
false
是否开启sortMergeJoin融合,true表示和sort子节点融合,false表示和sort子节点不融合。
spark.shuffle.columnar.compressBlockSize
65536
Shuffle数据压缩块大小,单位:Byte。请根据实际环境的内存调整参数,建议采用缺省值。
spark.sql.execution.columnar.maxRecordsPerBatch
4096
列式Shuffle初始化Buffer大小,单位:Byte。请根据实际环境的内存调整参数,可以适当增大此参数,从而减少Shuffle读写次数,提升性能。
spark.shuffle.compress
true
Shuffle是否开启压缩。true表示压缩,false表示不压缩。
spark.io.compression.codec
lz4
Shuffle压缩格式。支持uncompressed、zlib、snappy、lz4和zstd格式。
spark.omni.sql.columnar.sortSpill.rowThreshold
214783647
sort算子溢写触发条件,处理数据行超过此值触发溢写,单位:行。请根据实际环境的内存调整参数,可以适当增大此参数,从而减少sort算子溢写到磁盘文件的次数,减少磁盘IO操作。
spark.omni.sql.columnar.sortSpill.memFraction
90
sort算子溢写触发条件,处理数据使用堆外内存超过此百分比触发溢写,与堆外内存总大小参数“spark.memory.offHeap.size”同时使用。请根据实际环境的内存调整参数,可以适当增大此参数,从而减少sort算子溢写到磁盘文件的次数,减少磁盘IO操作。
spark.omni.sql.columnar.broadcastJoin.shareHashtable
true
在Broadcast Join场景下,是否开启builder侧只构建一份hash table,并允许所有lookup join侧共用。true表示开启,false表示关闭。
spark.omni.sql.columnar.sortSpill.dirDiskReserveSize
10737418240
sort溢写磁盘预留可用空间大小,如果实际小于此值会抛异常,单位:Byte。根据实际环境的磁盘容量和业务场景调整参数,建议不超过业务数据大小,取值上限为实际环境的磁盘容量大小。
spark.omni.sql.columnar.sortSpill.enabled
false
sort算子是否开启溢写能力。true表示开启溢写能力,false表示关闭。
spark.omni.sql.columnar.heuristicJoinReorder
true
是否开启join重排序优化策略。默认为true表示开启,false表示关闭。启发式join可以根据where过滤条件的数量和table表的大小,自动优化join的顺序。
spark.default.parallelism=600
200
Spark并行执行的任务数。
spark.sql.shuffle.partitions
200
Spark执行聚合操作或者Join操作时的Shuffle分区数。
spark.sql.adaptive.enabled
false
是否启用自适应查询执行优化,可以在查询执行过程中动态地调整执行计划,true开启,false关闭。
spark.executorEnv.MALLOC_CONF
narenas:1
控制Spark中每一个Executor进程中的内存分配策略。
spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold
10M
控制在执行Join操作时使用boradcastjoin小表的阈值大小。
spark.sql.broadcastTimeout
300
控制广播小表到其它节点的超时时间。
spark.omni.sql.columnar.fusion
false
是否把多个算子融合成一个算子。
spark.locality.wait
3
数据本地化等待时长。
spark.sql.cbo.enabled
false
是否开启CBO。
spark.sql.codegen.wholeStage
true
是否开启全阶段代码生成。
spark.sql.orc.impl
native
native表示使用原生版本的ORC库,hive表示使用Hive中的ORC库。
spark.serializer
空
使用Kryo序列化。
spark.executor.extraJavaOptions
空
Executor使用Hadoop本地库加速路径。
spark.driver.extraJavaOptions
空
Driver使用Hadoop本地库加速路径。
spark.network.timeout
120
所有网络交互的默认超时时间,单位:s。
- 查看SparkExtension是否生效。
在SparkExtension和原生Spark-SQL交互式命令行窗口分别运行以下SQL语句。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
set spark.sql.adaptive.enabled=false; explain select i_item_id ,i_item_desc ,i_current_price from item, inventory, date_dim, store_sales where i_current_price between 76 and 76+30 and inv_item_sk = i_item_sk and d_date_sk=inv_date_sk and d_date between cast('1998-06-29' as date) and cast('1998-08-29' as date) and i_manufact_id in (512,409,677,16) and inv_quantity_on_hand between 100 and 500 and ss_item_sk = i_item_sk group by i_item_id,i_item_desc,i_current_price order by i_item_id limit 100;
SparkExtension输出执行计划如下图,如果算子以Omni开头则证明SparkExtension生效。
原生Spark-SQL输出执行计划如下图。
- 运行SQL语句。
在SparkExtension和原生Spark-SQL交互式命令行窗口分别运行以下SQL语句。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
select i_item_id ,i_item_desc ,i_current_price from item, inventory, date_dim, store_sales where i_current_price between 76 and 76+30 and inv_item_sk = i_item_sk and d_date_sk=inv_date_sk and d_date between cast('1998-06-29' as date) and cast('1998-08-29' as date) and i_manufact_id in (512,409,677,16) and inv_quantity_on_hand between 100 and 500 and ss_item_sk = i_item_sk group by i_item_id,i_item_desc,i_current_price order by i_item_id limit 100;
- 输出结果对比。