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SparkSQL在字节跳动的应用实践和优化实战

大数据技术与架构 大数据真好玩 2023-03-11
来源:字节跳动白泉的分享
作者:大数据技术与架构整理

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By 大数据技术与架构


场景描述：面对大量复杂的数据分析需求，提供一套稳定、高效、便捷的企业级查询分析服务具有重大意义。本次演讲介绍了字节跳动基于SparkSQL建设大数据查询统一服务TQS（Toutiao Query Service）的一些实践以及在执行计划调优、数据读取剪枝、SQL兼容性等方面对SparkSQL引擎的一些优化。
关键词：SparkSQL优化 字节跳动

本文是根据来自字节跳动的分享整理而成。

作者来自字节跳动数据平台查询分析团队。


 

目标和能力

为公司内部提供 Hive 、 Spark - SQL 等 OLAP 查询引擎服务支持。

  • 提供全公司大数据查询的统一服务入口，支持丰富的API接口，覆盖Adhoc、ETL等SQL查询需求

  • 支持多引擎的智能路由、参数的动态优化

  • Spark-SQL/Hive引擎性能优化


针对SparkSQL，主要做了以下优化：
  1. 执行计划自动调优
        •基于AE的 ShuffledHashJoin调整
        •Leftjoinbuildleftmap技术
   2. 数据读取剪枝
        •Parquetlocalsort
        •BloomFilter&BitMap
        •Prewhere
   3. 一些其它优化
 

执行计划调优

  • 执行计划的自动调优：

Spark Adaptive Execution （ Intel®Software）,简称SparkAE，总体思想是将sparksql生成的1个job中的所有stage单独执行，为每一个stage单独创建一个子job，子job执行完后收集该stage相关的统计信息（主要是数据量和记录数），并依据这些统计信息优化调整下游stage的执行计划。

目前SparkAE主要支持的功能：
（1）数据倾斜的调整
（2）小task的合并
（3）sortmerge-> broadcase
Spark 有3种join方式：Broadcastjoin、ShuffledHashJoin、SortMergeJoin
普通leftjoin无法build 左表

优化点：
在AE的框架下，根据shuffle数据量大小，自动调整join执行计划：SortMergeJoin调整为 ShuffledHashJoin•扩展支持left-join时将左表build成HashMap。


省去了大表join小表的情况下对shuffle数据的排序过程、join过程以HashMap完成，实现join提速。

  • SortMergeJoin调整为ShuffledHashJoin


  • Leftjoin build left sidemap


1、初始化表A的一个匹配记录的映射表
目标：
对于Left-join的情况，可以对左表进行HashMapbuild。使得小左表leftjoin大右表的情况可以进行ShuffledHashJoin调整


难点：
Left-join语义：左表没有join成功的key，也需要输出


原理
在构建左表Map的时候，额外维持一个"是否已匹配"的映射表；在和右表join结束之后，把所有没有匹配到的key，用null进行join填充。
以 Aleft join B 为例：

2、join过程中，匹配到的key置为1，没有匹配到的项不变（如key3）

3、join结束后，没有匹配到的项，生成一个补充结果集R2


4.合并结果集R1和结果集R2，输出最终生成的join结果R。
优化结果

  • 约95%左右的joinSQL有被调整成ShuffledHashJoin/BroadcastJoin

  • 被优化的SQL整体速度提升20%~30%

  • 整体执行时长缩短

 

基于Parquet数据读取剪枝

以parquet格式数据为对象，在数据读取时进行适当的过滤剪枝，从而减少读取的数据量，加速查询速度
优化点：

  • LocalSort

  • BoomFilter

  • BitMap

  • Prewhere


基于Parquet数据读取剪枝：LocalSort
对parquet文件针对某个高频字段进行排序。从而实现读数据时RowGroup的过滤
目标：

  • 自动选择排序字段

  • 生成文件时自动排序


Parquet文件读取原理：
   （1）每个rowgroup的元信息里，都会记录自己包含的各个列的最大值和最小值
   （2）读取时如何这个值不在最大值、最小值范围内，则跳过RowGroup
生成hive分区文件时，先读取metastore，获取它是否需要使用localsort，如果需要，选择它的高频列是哪个。

基于Parquet数据读取剪枝：BloomFilter&BitMap
整体优化结果：

  • 命中索引平均性能提升 30%

  • 生成时间增加：10%

  • 空间开销增加：5%


  如何选取合适的列


Local_sort &BloomFilter & BitMap 如何自动生效

基于Parquet数据读取剪枝：Prewhere
基于列式存储各列分别存储、读取的特性•针对需要返回多列的SQL，先根据下推条件对RowId进行过滤、选取。再有跳过地读取其他列，从而减少无关IO和后续计算•谓词选择（简单、计算量小）:in,=,<>,isnull,isnotnull
优化结果使得：特定SQL（Project16列，where条件 2列）SQL平均性能提升20%

 

其他优化

  • Hive/SparkLoad分区Move文件优化：

通过调整staging目录位置，实现在Load过程中mv文件夹，替代逐个mv文件，从而减少与NameNode的交互次数

  • Spark生成文件合并

通过最后增加一个repartitionstage合并spark生成文件。

  • Vcore

对于CPU使用率低的场景，通过vcore技术使得一个yarn-core可以启动多个spark-core

  • Spark 访问hivemetastore 特定filter下推：

构造 get_partitions_by_filter实现 cast、substring等条件下推hivemetastore，从而减轻metastore返回数据量
 

运行期调优

在SQL执行前，通过统一的查询入口，对其进行基于代价的预估，选择合适的引擎和参数:
1.SQL分析

  • 抽取Hiveexplain逻辑，进行SQL语法正确性检查

  • 对SQL包含的算子、输入的数据量进行标注

2.自动引擎选择/自动参数优化
标注结果自动选择执行引擎：

  • 小SQL走SparkServer（省去yarn申请资源耗时）

  • 其他默认走Spark-Submit

标注结果选择不同运行参数：

  • Executor个数/内存

  • Overhead、堆外内存

调优后使得Adhoc30s以内SQL占比45%，Spark-Submit内存使用量平均减少20%。


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