Spark AQE DataSkew 处理过程中考虑的一些Case

Spark AQE DataSkew 处理过程中考虑的一些Case

Spark AQE 在 DataSkew 处理过程中，需要考虑一些边界条件，否则可能会引入一些额外的Shuffle。

EnsureRequirements

在开始今天的Topic之前，需要先回顾一下 EnsureRequirements， 熟悉的同学请跳过。

EnsureRequirements 是为了保证Spark 算子的数据输入要求，在算子之间引入Shuffle的核心工具。

outputPartitioning

算子的 Partitioning 表示该算子的数据在集群上是如何分布的。

• SparkPlan: SparkPlan 中默认数据分布是，UnknownPartitioning(0)
• 实际的 SparkPlan 如果没有特殊说明，其数据分布是子节点的数据分布，即 override def outputPartitioning: Partitioning = child.outputPartitioning.
• 对算子的OutputPartition 有特殊定义的有如下一些算子
  • 通过参数直接 outputPartitioning， 比如 ShuffleExchangeExec，这个直接将shuffle的数据安装partitioning的格式给组织好
  • 因为自定义了Shuffle 的数据组织形式，导致 child.outputPartitioning 不再有效的，比如: PartitionRecombinationExec, CoalesceExec
  • 数据参与 Aggregate 计算，此时数据分布一定要是 ClusteredDistribution(Final Aggregate Expressions)
  • HashJoin: 因为我们不关心BuildSide 数据分布，所以取的是 StreamSide 的 outputPartitioning
  • ShuffledJoin
    • InnerLike: 这个返回的是 PartitioningCollection(Seq(left.outputPartitioning, right.outputPartitioning)) 这种特殊的数据分区
    • LeftOuter | LeftExistence : left.outputPartitioning
    • RightOuter : right.outputPartitioning
  • SMJ: 如果是SkewJoin, 返回 UnknownPartitioning；否则按照 ShuffledJoin 计算

Data Skew Case 1

Query

Test case 参数

SELECT key1 
FROM (select id % 3 as key1, id as value1 from range(1, 1000) 
) as skewData1 
JOIN (select id % 1 as key2, id as value2 from range(1, 1000) 
) as skewData2
ON key1 = key2
GROUP BY key1

DAG分析

Data Exchange

在做Join之前，这里两张表都进行了数据Shuffle，我们在 TestSQLContext 中配置了 test suite 的 SHUFFLE_PARTITIONS = 5，所以Shuffle结果如下:

validMetrics = {$colon$colon@14794} "::" size = 20 = {MapOutputStatistics@14802}    # 对应算子 Exchange hashpartitioning(key1#276L, 5), ENSURE_REQUIREMENTS, [id=#143]shuffleId = 0bytesByPartitionId = {long[5]@14804} [660, 0, 0, 660, 660]1 = {MapOutputStatistics@14803}    # 对应算子 Exchange hashpartitioning(key2#282L, 5), ENSURE_REQUIREMENTS, [id=#154]shuffleId = 1bytesByPartitionId = {long[5]@14805} [720, 0, 0, 0, 0]

CustomShuffleReader coalesced

在AQE里，为了减少数据的Shuffle，AQE 的 CoalesceShufflePartitions Rule 支持对多个小的Map结果进行合并读。
测试UT中配置参数 ADVISORY_PARTITION_SIZE_IN_BYTES = 100。在Rule的日志中显示: For shuffle(0, 1), advisory target size: 100, actual target size 100.
最终 Shuffle partitionSpecs:

partitionSpecs = {ArrayBuffer@14877} "ArrayBuffer" size = 40 = {CoalescedPartitionSpec@14883} "CoalescedPartitionSpec(0,1)"1 = {CoalescedPartitionSpec@14884} "CoalescedPartitionSpec(1,3)"2 = {CoalescedPartitionSpec@14885} "CoalescedPartitionSpec(3,4)"3 = {CoalescedPartitionSpec@14886} "CoalescedPartitionSpec(4,5)"

CoalescedPartitionSpec(0,1) 读取的数据为 660 + 720，为数据倾斜分区。

尝试应用 OptimizeSkewedJoin

• 通过签名的分析，发现该Query Data Skew
• 如果此时我们对 SMJ 应用 OptimizeSkewedJoin，SMJ 算子的 outputPartitioning = UnknownPartitioning (因为Skew数据处理改变了数据分布)。再次进行 EnsureRequirements 检查时，不满足后面的 FinalAggregate 要求的Distribution ClusteredDistribution(Seq(keys=[key1#286L])) :: Nil ，所以要引入额外的 Shuffle.
  (这里 PartialAggregate 的 requiredChildDistributionExpressions = None 所以对应 UnspecifiedDistribution 可以先忽略)
• 如果没有引入进行Skew处理呢？此时SMJ 的 outputPartitioning 为PartitioningCollection(Seq(hashpartitioning(key1#286L, 5), hashpartitioning(key2#288L, 5))) 满足后面的 FinalAggregate 要求的Distribution ClusteredDistribution(Seq(keys=[key1#286L])) :: Nil （其中一个partition 马满足就够了），所以这里也没有额外的Shuffle
• 通过上面判定，如果进行Data Skew 处理会引入额外Shuffle，所以，不能进行Data Skew 处理

允许引入额外Shuffle

在正常情况下，DAG 增加一个额外的Shuffle，是一个非常重的操作，但是当发生Skew 时，对应的Task可能非常的长尾，引入额外Shuffle，增加倾斜的数据的并行处理，有可能会更快。我们线上是允许在Skew Join的时候增加一个额外的Shuffle，即 spark.sql.adaptive.allowAdditionalShuffle = true 所以对应的DAG 如下