MAPREDUCE服务 MRS-Spark CBO调优:操作场景

时间：2024-06-19 14:14:14

MAPREDUCE服务 MRS Spark应用调优

操作场景

SQL语句转化为具体执行计划是由SQL查询编译器决定的，同一个SQL语句可以转化成多种物理执行计划，如何指导编译器选择效率最高的执行计划，这就是优化器的主要作用。传统数据库（例如Oracle）的优化器有两种：基于规则的优化器(Rule-Based Optimization,RBO)和基于代价的优化器(Cost-Based Optimization,CBO)。

RBO
RBO使用的规则是根据经验形成的，只要按照这个规则去写SQL语句，无论数据表中的内容怎样、数据分布如何，都不会影响到执行计划。
CBO
CBO是根据实际数据分布和组织情况，评估每个计划的执行代价，从而选择代价最小的执行计划。

目前Spark的优化器都是基于RBO的，已经有数十条优化规则，例如谓词下推、常量折叠、投影裁剪等，这些规则是有效的，但是它对数据是不敏感的。导致的问题是数据表中数据分布发生变化时，RBO是不感知的，基于RBO生成的执行计划不能确保是最优的。而CBO的重要作用就是能够根据实际数据分布估算出SQL语句，生成一组可能被使用的执行计划中代价最小的执行计划，从而提升性能。

目前CBO主要的优化点是Join算法选择。举个简单例子，当两个表做Join操作，如果其中一张原本很大的表经过Filter操作之后结果集小于BroadCast的阈值，在没有CBO情况下是无法感知大表过滤后变小的情况，采用的是SortMergeJoin算法，涉及到大量Shuffle操作，很耗费性能；在有CBO的情况下是可以感知到结果集的变化，采用的是BroadcastHashJoin算法，会将过滤后的小表BroadCast到每个节点，转变为非Shuffle操作，从而大大提高性能。

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