Spark之Adaptive Query Execution-Toy模板网

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Adaptive Query Execution

自适应查询执行（AQE）是Spark SQL中的一种优化技术，利用运行时的统计信息来选择最高效的查询执行计划。

spark3.2起，默认启用。可以通过设置spark.sql.adaptive.enabled为true启用。
spark3，AQE主要有以下功能：通过合并减少shuffle分区数、将sore-merge join转换为broadcast join、优化数据倾斜

Coalescing Post Shuffle Partitions

简单来讲该特性用于调整shuffle分区数量，用户不需要精心为数据集设置合适的shuffle分区数量。只需设置一个较大的初始shuffle分区数量，但AQE会基于实际map阶段的输出统计来合并shuffle分区，从而选择一个合适的分区数量。

Property Name	Default	Meaning	Since Version
spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled	true	AQE启用后，将该参数置为true，spark将根据advisoryPartitionSizeInBytes参数指定的大小自动合并相邻的shuffle分区，防止出现太多的小task	3.0.0
spark.sql.adaptive.coalescePartitions.parallelismFirst	true	为true时，spark在合并相邻shuffle分区时，将会忽略advisoryPartitionSizeInBytes参数指定的大小。只按照salecePartitions.minPartitionSize参数指定的大小来划分最小分区大小，以最大限度地提高并行性--------------------------------------------该配置是为了防止启用AQE后，性能出现回退。建议不使用该配置而使用advisoryPartitionSizeInBytes参数指定	3.2.0
spark.sql.adaptive.coalescePartitions.minPartitionSize	1MB	合并后shuffle分区的最小大小，该值最多可以是advisoryPartitionSizeInBytes参数的20%。	3.2.0
spark.sql.adaptive.coalescePartitions.initialPartitionNum	(none)	shuffle分区的初始化数量。默认未设置，等于spark.sql.shuffle.partitions参数的值。只有当AQE和coalescePartitions配置启用时才有效。	3.0.0
spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes	64 MB	AQE优化时，shuffle分区的建议大小(以字节为单位)	3.0.0

Spliting skewed shuffle partitions

Property Name	Default	Meaning	Since Version
spark.sql.adaptive.optimizeSkewsInRebalancePartitions.enabled	true	当AQE启用，并且该参数为true时。spark将优化ReblancePartitions中倾斜的shuffle分区，并根据目标大小（由spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes指定）将其拆分为更小的分区，以避免数据偏斜	3.2.0
spark.sql.adaptive.rebalancePartitionsSmallPartitionFactor	0.2	如果分区大小小于该因子乘以spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes参数的值，将在拆分过程中被合并	3.3.0

Converting sort-merge join to broadcast join

在运行统计时，AQE会将sort-merge join 转换为broadcast hash join。broadcast hash join可以在本地读取shuffle文件以节省网络流量。

Property Name	Default	Meaning	Since Version
spark.sql.adaptive.autoBroadcastJoinThreshold	(none)	执行join时，广播到所有worker节点的表的最大大小(以字节为单位)。如果设置为-1，则禁用broadcast。默认值等于spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold。该配置仅用于自适应框架。	3.2.0
spark.sql.adaptive.localShuffleReader.enabled	true	AQE启动，同时该参数为true时。spark会尝试使用本地shuffle reader来读取数据	3.0.0

Converting sort-merge join to shuffled hash join

当所有的shuffle分区小于阈值(spark.sql.adaptive.maxShuffledHashJoinLocalMapThreshold)时，AQE会将sort-merge join转换为shuffled hash join。

Property Name	Default	Meaning	Since Version
spark.sql.adaptive.maxShuffledHashJoinLocalMapThreshold	0	配置被允许构建本地hash map分区的最大值。如果该值大于等于advisoryPartitionSizeInBytes，并且小于等于所有分区大小。则无论spark.sql.join.preferSortMergeJoin参数值怎样设置，join的更倾向于使用shuffled hash join替代sort merge join	3.2.0

Optimizing Skew Join（for sore-merge join）

数据倾斜会严重降低join查询的性能。当AQE启用并且spark.sql.adaptive.skewJoin.enabled参数的值为true时，spark会在sort-merge join中将倾斜的tasks拆分为大小基本相等的task来处理倾斜问题。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-791014.html

Property Name	Default	Meaning	Since Version
spark.sql.adaptive.skewJoin.enabled	true	当AQE启用并且spark.sql.adaptive.skewJoin.enabled参数的值为true时，spark会通过在sort-merge join中拆分倾斜的分区来动态调整倾斜	3.0.0
spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionFactor	5.0	如果分区的大小大于此因子乘以分区大小的中值，并且也大于spark.sql.adaptive.skewJoin.strakedPartitionThresholdInBytes，则将其视为倾斜分区	3.0.0
spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionThresholdInBytes	256M	如果分区的大小大于该值，并且大于spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionFactor参数的值乘以中间分区大小，则将其视为倾斜分区。理想情况下，该配置的值应该大于spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes参数的值	3.0.0
spark.sql.adaptive.forceOptimizeSkewedJoin	false	为true时，即使引入了额外的shuffle，也将强制启用OptimizeSkewedJoin，用于优化倾斜join以避免较大任务	3.3.0

其他配置

Property Name	Default	Meaning	Since Version
spark.sql.adaptive.optimizer.excludedRules	none	配置自适应优化器禁用的规则列表，规则名字以逗号分隔。优化器将记录被排除的规则	3.1.0
spark.sql.adaptive.customCostEvaluatorClass	none	自定义用于自适应执行的评估代价类。如果未设置，spark将默认使用自己的SimpleCostEvaluator	3.2.0