Spark 3.0自适应查询执行框架(AQE)

1. AQE设计原理

        AQE 可以理解成是 Spark Catalyst 之上的一层，它可以在运行时修改 Spark plan。

        AQE 完全基于精确的运行时统计信息进行优化，引入了 Query Stages 的概念 ，并且以 Query Stage 为粒度，进行运行时的优化，其工作原理如下所示：

 

        Query Stage 是由 Shuffle 或 broadcast exchange 划分的，在运行下一个 Query Stage 之前，上一个 Query Stage 的计算需要全部完成，这是进行运行时优化的绝佳时机，因为此时所有分区上的数据统计都是可用的，并且后续操作还没有开始。

2. AQE优化重点

2.1 自适应调整分区数

        开启自适应调整分区数后，Spark 将会把连续的 shuffle partitions 进行合并（coalesce contiguous shuffle partitions）以减少分区数。

参数设置

spark.sql.adaptive.enabled

spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled

spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes

2.2 动态优化倾斜的 join

        AQE解决倾斜Join时，从 shuffle 文件统计信息中自动检测到这种倾斜。然后，它将倾斜的分区分割成更小的子分区，这些子分区将分别从另一端连接到相应的分区。

参数设置

spark.sql.adaptive.skewJoin.enabled ：是否启用倾斜 Join 处理；spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionFactor：如果一个分区的大小大于这个数乘以分区大小的中值（median partition size），并且也大于spark.sql.adaptive.skewedPartitionThresholdInBytes 这个属性值，那么就认为这个分区是倾斜的。

spark.sql.adaptive.skewedPartitionThresholdInBytes：判断分区是否倾斜的阈值，默认为 256MB，这个参数的值应该要设置的比 spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes 大。

2.3 动态将 Sort Merge Joins 转换成 Broadcast Joins

        Spark支持各种Join策略，其中broadcast hash join通常是性能最好的，前提是参加join的一张表的数据小于广播阀值。

        很多情况spark估算表大小是否小于广播阀值的时候，可能估算出错，比如表的统计信息不准确等。有了 AQE，Spark 可以利用运行时的统计信息动态调整Join方式，只要参与Join的任何一方的大小小于广播大小的阈值时，即可将 Join 策略调整为 broadcast hash join。