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Adaptive Execution 让 Spark SQL 更智能更高效

发布时间:2018-11-05 15:30:23 所属栏目:教程 来源:郭俊 Jason Guo
导读:副标题#e# 本文转发自技术世界,原文链接 http://www.jasongj.com/spark/adaptive_execution/ 1 背景 前面《Spark SQL / Catalyst 内部原理 与 RBO》与《Spark SQL 性能优化再进一步 CBO 基于代价的优化》介绍的优化,从查询本身与目标数据的特点的角度尽可

对于 Partition 0,可启动多个 Task

  • 在上图中,启动了两个 Task 处理 Partition 0 的数据,分别名为 Task 0-0 与 Task 0-1
  • Task 0-0 读取 Stage 0 Task 0 中属于 Partition 0 的数据
  • Task 0-1 读取 Stage 0 Task 1 与 Task 2 中属于 Partition 0 的数据,并进行 MergeSort
  • Task 0-0 与 Task 0-1 都从 Stage 1 的两个 Task 中所有属于 Partition 0 的数据
  • Task 0-0 与 Task 0-1 使用 Stage 0 中属于 Partition 0 的部分数据与 Stage 1 中属于 Partition 0 的全量数据进行 Join

通过该方法,原本由一个 Task 处理的 Partition 0 的数据由多个 Task 共同处理,每个 Task 需处理的数据量减少,从而避免了 Partition 0 的倾斜

(编辑:济南站长网)

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