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performance - Spark：显式缓存会干扰 Catalyst 优化器优化某些查询的能力？

问题描述

我正在学习参加数据砖火花认证考试和他们的实践考试（请参阅 > https://databricks-prod-cloudfront.cloud.databricks.com/public/793177bc53e528530b06c78a4fa0e086/0/6221173/100020/latest。 html ) 要求我们接受这个陈述为真实的事实：

“显式缓存会干扰 Catalyst 优化器优化某些查询的能力，从而降低应用程序性能”

尽管我已经阅读了很多关于催化剂的内容并且对细节有很好的了解，但我还是弄错了这个问题。所以我想巩固我对这个主题的了解，并找到解释这个断言背后的方式和原因的来源。

任何人都可以提供这方面的指导吗？具体来说，为什么会这样？我们如何确保当我们缓存数据集时，我们实际上不会妨碍优化器并使事情变得更糟？/谢谢！

标签： performanceapache-sparkdatasetcatalyst

解决方案

缓存如何以及为什么会降低性能？

让我们用一个简单的例子来证明：

// Some data
val df = spark.range(100)

df.join(df, Seq("id")).filter('id <20).explain(true)

在这里，催化剂计划将通过在加入之前对每个数据帧进行过滤来优化此加入，以减少将被洗牌的数据量。

== Optimized Logical Plan ==
Project [id#0L]
+- Join Inner, (id#0L = id#69L)
   :- Filter (id#0L < 20)
   :  +- Range (0, 100, step=1, splits=Some(4))
   +- Filter (id#69L < 20)
      +- Range (0, 100, step=1, splits=Some(4))

如果我们在连接后缓存查询，查询将不会像我们在这里看到的那样优化：

df.join(df, Seq("id")).cache.filter('id <20).explain(true)

== Optimized Logical Plan ==
Filter (id#0L < 20)
+- InMemoryRelation [id#0L], true, 10000, StorageLevel(disk, memory, deserialized, 1 replicas)
      +- *Project [id#0L]
         +- *BroadcastHashJoin [id#0L], [id#74L], Inner, BuildRight
            :- *Range (0, 100, step=1, splits=4)
            +- BroadcastExchange HashedRelationBroadcastMode(List(input[0, bigint, false]))
               +- *Range (0, 100, step=1, splits=4)

过滤器在最后完成...

为什么这样 ？因为 acache将数据帧写入磁盘。因此，每个后续查询都将使用这个缓存/写入磁盘 DataFrame，因此它只会优化缓存之后的查询部分。我们可以用同样的例子来检查！

df.join(df, Seq("id")).cache.join(df, Seq("id")).filter('id <20).explain(true)

== Optimized Logical Plan ==
Project [id#0L]
+- Join Inner, (id#0L = id#92L)
   :- Filter (id#0L < 20)
   :  +- InMemoryRelation [id#0L], true, 10000, StorageLevel(disk, memory, deserialized, 1 replicas)
   :        +- *Project [id#0L]
   :           +- *BroadcastHashJoin [id#0L], [id#74L], Inner, BuildRight
   :              :- *Range (0, 100, step=1, splits=4)
   :              +- BroadcastExchange HashedRelationBroadcastMode(List(input[0, bigint, false]))
   :                 +- *Range (0, 100, step=1, splits=4)
   +- Filter (id#92L < 20)
      +- Range (0, 100, step=1, splits=Some(4))

过滤器在第二个连接之前完成，但在第一个连接之后完成，因为它被缓存了。

如何避免？

通过知道你做什么！您可以简单地比较催化剂计划并查看 Spark 缺少哪些优化。

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