spark的动态分区裁剪怎么实现

发布时间:2021-12-09 16:46:39 作者:iii
来源:亿速云 阅读:296

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背景

本文基于delta 0.7.0 spark 3.0.1 spark 3.x引入了动态分区裁剪

分析

直接定位到PartitionPruning.applyPartitionPruning是逻辑计划的规则

override def apply(plan: LogicalPlan): LogicalPlan = plan match {
    // Do not rewrite subqueries.
    case s: Subquery if s.correlated => plan
    case _ if !SQLConf.get.dynamicPartitionPruningEnabled => plan
    case _ => prune(plan)
  }
private def prune(plan: LogicalPlan): LogicalPlan = {
    plan transformUp {
      // skip this rule if there's already a DPP subquery on the LHS of a join
      case j @ Join(Filter(_: DynamicPruningSubquery, _), _, _, _, _) => j
      case j @ Join(_, Filter(_: DynamicPruningSubquery, _), _, _, _) => j
      case j @ Join(left, right, joinType, Some(condition), hint) =>

具体分析一下每一步: 1.

var newLeft = left
        var newRight = right

        // extract the left and right keys of the join condition
        val (leftKeys, rightKeys) = j match {
          case ExtractEquiJoinKeys(_, lkeys, rkeys, _, _, _, _) => (lkeys, rkeys)
          case _ => (Nil, Nil)
        }
        //ExtractEquiJoinKeys的unapply方法
        def unapply(join: Join): Option[ReturnType] = join match {
    case Join(left, right, joinType, condition, hint) =>
      logDebug(s"Considering join on: $condition")
      // Find equi-join predicates that can be evaluated before the join, and thus can be used
      // as join keys.
      val predicates = condition.map(splitConjunctivePredicates).getOrElse(Nil)
      val joinKeys = predicates.flatMap {
        case EqualTo(l, r) if l.references.isEmpty || r.references.isEmpty => None
        case EqualTo(l, r) if canEvaluate(l, left) && canEvaluate(r, right) => Some((l, r))
        case EqualTo(l, r) if canEvaluate(l, right) && canEvaluate(r, left) => Some((r, l))
        // Replace null with default value for joining key, then those rows with null in it could
        // be joined together
        case EqualNullSafe(l, r) if canEvaluate(l, left) && canEvaluate(r, right) =>
          Seq((Coalesce(Seq(l, Literal.default(l.dataType))),
            Coalesce(Seq(r, Literal.default(r.dataType)))),
            (IsNull(l), IsNull(r))
          )
        case EqualNullSafe(l, r) if canEvaluate(l, right) && canEvaluate(r, left) =>
          Seq((Coalesce(Seq(r, Literal.default(r.dataType))),
            Coalesce(Seq(l, Literal.default(l.dataType)))),
            (IsNull(r), IsNull(l))
          )
        case other => None
      }

ExtractEquiJoinKeys用来提取and条件分隔的多个条件,之后只有条件满足相等的才能进行下一步处理:


 splitConjunctivePredicates(condition).foreach {
          case EqualTo(a: Expression, b: Expression)
              if fromDifferentSides(a, b) =>
            val (l, r) = if (a.references.subsetOf(left.outputSet) &&
              b.references.subsetOf(right.outputSet)) {
              a -> b
            } else {
              b -> a
            }

            // there should be a partitioned table and a filter on the dimension table,
            // otherwise the pruning will not trigger
            var partScan = getPartitionTableScan(l, left)
            if (partScan.isDefined && canPruneLeft(joinType) &&
                hasPartitionPruningFilter(right)) {
              val hasBenefit = pruningHasBenefit(l, partScan.get, r, right)
              newLeft = insertPredicate(l, newLeft, r, right, rightKeys, hasBenefit)
            } else {
              partScan = getPartitionTableScan(r, right)
              if (partScan.isDefined && canPruneRight(joinType) &&
                  hasPartitionPruningFilter(left) ) {
                val hasBenefit = pruningHasBenefit(r, partScan.get, l, left)
                newRight = insertPredicate(r, newRight, l, left, leftKeys, hasBenefit)
              }
            }
          case _ =>
        }

对每一个Equals对,先对左边表达式进行getPartitionTableScan 操作,该方法的作用是:

如果join左边逻辑计划满足getPartitionTableScan,且join的类型是innerjoin/leftSemi/RightOuter,且该join右边逻辑计划不是一个流且存在比如> <这种的filter, 才会在左边逻辑计划插入一个DynamicPruningSubquery的父节点,但是插入该节点还有两个条件是pruningHasBenefit或者SQLConf.get.exchangeReuseEnabled 满足,默认SQLConf.get.exchangeReuseEnabled是ture 对于右边的逻辑计划也是类似的处理方式。只不过join的类型要求为inner/LeftOuter
pruningHasBenefit方法的计算逻辑为: 如果filterRatio*getPartitionTableScan.stats.sizeInByte>该逻辑计划涉及的所有叶子节点.stats.sizeInByte 则可以添加DynamicPruningSubquery

  1. 返回整个新的join操作

 Join(newLeft, newRight, joinType, Some(condition), hint

到此,相信大家对“spark的动态分区裁剪怎么实现”有了更深的了解,不妨来实际操作一番吧!这里是亿速云网站,更多相关内容可以进入相关频道进行查询,关注我们,继续学习!

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