Spark DynamicJoinSelection 规则根据AQE统计信息动态调整Join策略

背景

本文基于Spark 3.5.3

在Spark引入了AQE以后,Spark在运行的时候能够拿到运行时候的Shuffle统计信息,这些信息可以更好的来调整join的策略,当下规则下这种策略的调整是通过增加hint来进行控制的, 规则的目的是防止负优化

分析

这里会有三种优化场景:
1. 检测大量空分区 → 添加 NO_BROADCAST_HASH HINT

对应的代码如下:

复制代码
 private def hasManyEmptyPartitions(mapStats: MapOutputStatistics): Boolean = {
    val partitionCnt = mapStats.bytesByPartitionId.length
    val nonZeroCnt = mapStats.bytesByPartitionId.count(_ > 0)
    partitionCnt > 0 && nonZeroCnt > 0 &&
      (nonZeroCnt * 1.0 / partitionCnt) < conf.nonEmptyPartitionRatioForBroadcastJoin
  }

这里有个配置spark.sql.adaptive.nonEmptyPartitionRatioForBroadcastJoin默认是0.2

这种情况主要是在于AQE 中 等值join 转换 BroadcastHashJoinExec,防止 转化为BroadcastHashJoinExec,因为此时的shuffle数据已经有了,而且非空的分区数据比较少,直接shuffle join会更快,因为broadcast join还会有broadcast 的过程
2.分区数据小 → 添加 PREFER_SHUFFLE_HASH HINT

对应的代码如下:

复制代码
private def preferShuffledHashJoin(mapStats: MapOutputStatistics): Boolean = {
    val maxShuffledHashJoinLocalMapThreshold =
      conf.getConf(SQLConf.ADAPTIVE_MAX_SHUFFLE_HASH_JOIN_LOCAL_MAP_THRESHOLD)
    val advisoryPartitionSize = conf.getConf(SQLConf.ADVISORY_PARTITION_SIZE_IN_BYTES)
    advisoryPartitionSize <= maxShuffledHashJoinLocalMapThreshold &&
      mapStats.bytesByPartitionId.forall(_ <= maxShuffledHashJoinLocalMapThreshold)
  }

这里有spark.sql.adaptive.maxShuffledHashJoinLocalMapThreshold(默认是0),只要所有分区大小小于这个阈值,就使用hash join,因为如果使用SortMergeJoin的话,在join之前还会有Sort的操作,而hash join没有这个sort操作,数据量小的情况,hash join更快

*3.两者都满足 → 添加 SHUFFLE_HASH HINT

如果以上两种情况都满足,则直接加 SHUFFLE_HASH HINT

注意:以上发生的转换是在用户没有手动指定HINT的前提下

总体的决策逻辑流程如下:

复制代码
                              ┌─────────────────────────┐
                              │  Join 节点 (ExtractEquiJoinKeys) │
                              └───────────┬─────────────┘
                                          │
                    ┌─────────────────────┼─────────────────────┐
                    ▼                                         ▼
           检查 Left 子节点                            检查 Right 子节点
                    │                                         │
                    ▼                                         ▼
        ┌───────────────────────┐              ┌───────────────────────┐
        │ ShuffleQueryStageExec │              │ ShuffleQueryStageExec │
        │ 且 isMaterialized     │              │ 且 isMaterialized     │
        │ 且 mapStats.isDefined │              │ 且 mapStats.isDefined │
        └───────────┬───────────┘              └───────────┬───────────┘
                    │                                         │
         ┌──────────┴──────────┐                ┌──────────┴──────────┐
         ▼                     ▼                ▼                     ▼
   Many Empty Partitions?  All Partitions     Many Empty Partitions?  All Partitions
         │                     Small?                │                     Small?
         ▼                     ▼                    ▼                     ▼
    ─────────────       ─────────────        ─────────────       ─────────────
         │                     │                      │                     │
         ▼                     ▼                      ▼                     ▼
    demote BHJ:          prefer shuffle       demote BHJ:          prefer shuffle
    NO_BROADCAST_HASH    hash: PREFER_         hash: PREFER_        hash: PREFER_
                        SHUFFLE_HASH          SHUFFLE_HASH         SHUFFLE_HASH
相关推荐
tedcloud12321 分钟前
Wand-Enhancer 怎么搭建?开源 Wand 客户端增强与远程控制工具介绍
大数据·服务器·人工智能·开源·音视频
大大大大晴天2 小时前
每天认识一个组件:分布式缓存Alluxio
大数据
AI_Auto3 小时前
架构视角看数字化转型|核心架构:大共享平台+小应用,从按需走向适变
大数据·人工智能·架构·制造
小蒋观天下3 小时前
社区AI智能摄像头完整选型指南
大数据·人工智能·安全·计算机视觉·语音识别·ai大模型
AI 思录4 小时前
Prompt 事故档案(八):日常表达被标为“待校准”,AI 的爹味语法从哪里来
大数据·人工智能·算法·prompt·用户体验·ai合规
2601_965742225 小时前
全媒体运营与短视频代运营,两者有什么区别?
大数据·数据结构·人工智能·算法·ai·媒体
anxiao_m6 小时前
2026企业AI数字孪生选型攻略,不同场景对应不同解决方案
大数据·网络·数据库
SelectDB6 小时前
从 ClickHouse 迁移到 Doris:SQL 兼容、同步与验证清单(实战笔记)
大数据·数据库·数据分析
SelectDB6 小时前
Doris 还是 ClickHouse?一张表说清 6 个关键差异(实战笔记)
大数据·数据库·数据分析
DolphinScheduler社区7 小时前
Apache DolphinScheduler 8 月报:权限安全加固,调度补火上线,性能与稳定性持续提升
大数据·安全·开源·apache·任务调度·海豚调度