Catalyst优化器

1. SparkSQL的自动优化 vs. RDD

• SparkSQL vs RDD：

  • RDD：RDD的执行是按照开发者编写的代码逐行执行的。如果开发者的水平有限，可能会导致效率低下。RDD的灵活性意味着它允许各种数据类型和结构，但缺乏自动优化的能力。
  • DataFrame 和 SparkSQL：DataFrame 100% 是二维表结构，可以被有效优化。SparkSQL依赖于Catalyst优化器自动优化代码，使代码在运行时获得更好的性能。

• Catalyst 优化器：

  • Catalyst 是Spark SQL引擎的核心，用于执行自动优化。它通过分析SQL查询和DataFrame操作，生成高效的执行计划，以提升性能。

2. Catalyst 优化器架构

• SparkSQL的优化器为 Catalyst，旨在解决原Hive依赖的优化问题。Catalyst优化器分为几个主要模块：
  • API：接收SQL或DataFrame的API调用。
  • Catalyst：负责解析SQL、生成执行计划并进行优化。
  • RDD：Catalyst生成的逻辑计划会转换成RDD。
  • Cluster：最终执行的结果交由Spark集群运行。

3. Catalyst 优化器的具体优化流程

• Catalyst优化器的优化流程大体如下：
  • 未解析的逻辑计划：API接收到SQL或DataFrame调用时，生成初始的逻辑计划。
  • 逻辑计划解析与AST生成：通过解析生成抽象语法树（AST），表示查询操作。
  • 逻辑计划优化：对逻辑计划进行进一步优化，例如谓词下推、列剪枝等，以减少数据量。
  • 物理执行计划：将优化后的逻辑计划转化为物理执行计划，并最终生成基于RDD的执行代码。

具体流程解析：

1. 生成AST：

   • AST（抽象语法树）用于表示SQL查询，例如 SELECT sum(v) FROM (SELECT ...) tmp，解析成各种操作符如 Aggregate、Join 等。

2. 加入元数据进行优化：

   • 在AST中加入更多元数据，用于进一步优化条件。这个步骤包括将列名转换成更详细的表示，如 score.id -> id#1，类型为Long。

3. 优化操作：

   • 对逻辑计划进行优化，例如：
     • 列裁剪（Column Pruning）：仅保留需要的列以减少数据处理的宽度。
     • 谓词下推（Predicate Pushdown）：将过滤条件尽可能提前到数据源处执行，减少数据传输量。
   • 在图片中，加入了Filter操作，用于将不必要的数据在更早阶段进行过滤。

4. Catalyst 优化器的具体优化过程示例

• 在生成AST后，这个过程并不会直接用于执行，而是进一步生成了逻辑计划，再进行多轮优化，生成物理执行计划，最终在集群中运行。
• explain 方法：
  • 可以通过 .explain(True) 方法查看SQL或DataFrame的执行计划。
  • Parsed Logical Plan、Analyzed Logical Plan、Optimized Logical Plan、Physical Plan 这些步骤展示了Catalyst优化过程。

5. Catalyst优化器的核心优化

Catalyst优化器的优化涉及到非常多的细节，但其核心有两个方向：

1. 谓词下推（Predicate Pushdown）：

   • 将过滤条件下推到数据扫描节点，尽可能在早期阶段过滤掉不需要的数据，以减少在后续计算阶段的数据量，降低shuffle的成本。

2. 列裁剪（Column Pruning）：

   • 尽可能减少数据表中的列，减少内存消耗和计算开销。这一优化在处理宽表数据时尤为重要。