Адаптивное выполнение запросов (AQE) в PySpark: оптимизация производительности для более эффективной...

Адаптивное выполнение запросов (AQE) в PySpark: динамическое повышение производительности

Введение

Адаптивное выполнение запросов (AQE) — это оптимизация производительности PySpark, которая динамически настраивает планы выполнения запросов во время выполнения, чтобы повысить производительность. В отличие от статичных планов запросов, AQE позволяет PySpark учитывать статистику во время выполнения, такую как распределение данных и характеристики рабочей нагрузки, для адаптации стратегии выполнения. Это приводит к более эффективным планам запросов, которые лучше используют ресурсы кластера.

Основные функции AQE

AQE предоставляет ряд основных функций для улучшения производительности:

Динамическое разделение данных: AQE автоматически разделяет данные на основе статистики во время выполнения. Это помогает равномерно распределить данные по исполнителям, что сокращает время обработки запросов.
Выборочная агрегация: AQE может использовать выборочную агрегацию для получения приблизительных результатов агрегации. Это полезно для больших объемов данных, когда точный результат не является необходимым, что экономит время выполнения.
Управление ресурсами: AQE контролирует распределение ресурсов между заданиями, обеспечивая оптимальное использование ресурсов кластера. Это предотвращает перегрузку или недоиспользование исполнителей.

Включение AQE

AQE включен по умолчанию в PySpark версии 3.0 и выше. Чтобы явно включить или отключить AQE, используйте следующие параметры конфигурации:

# Включить AQE
spark.conf.set("spark.sql.adaptive.enabled", True)

# Отключить AQE
spark.conf.set("spark.sql.adaptive.enabled", False)

Настройка AQE

Для настройки AQE можно использовать следующие параметры конфигурации:

spark.sql.adaptive.minExecutionCost: Минимальная стоимость выполнения, при которой AQE будет активирован.
spark.sql.adaptive.minNumDynamicPartitions: Минимальное количество динамических разделов, которые будут созданы для каждого фрагмента.
spark.sql.adaptive.sampleFraction: Доля данных, которая будет использоваться для выборочной агрегации.

Как AQE улучшает производительность

AQE улучшает производительность за счет следующих механизмов:

Использование статистики во время выполнения: AQE учитывает статистику во время выполнения, такую как распределение данных и характеристики рабочей нагрузки, для принятия более обоснованных решений о выполнении.
Адаптация к изменяющимся условиям: AQE может динамически адаптироваться к изменяющимся условиям, таким как изменение распределения данных или рабочей нагрузки, что приводит к более эффективному выполнению.
Оптимальное использование ресурсов: AQE корректирует распределение ресурсов между заданиями в режиме реального времени, что уменьшает время ожидания исполнителей.

Примеры использования

Рассмотрим пример использования AQE для улучшения производительности запроса:

# Запрос без AQE
df = spark.read.parquet("data.parquet")
df.agg({"count": "count"})

# Запрос с AQE
df = spark.read.parquet("data.parquet")
df.withColumn("count", count(df.column)).agg({"count": "sum"})

Во втором запросе включен AQE (посредством использования withColumn), что позволяет PySpark более эффективно обрабатывать данные и выбирать более оптимальный план запроса.

Вывод

AQE — это мощная оптимизация производительности для PySpark, которая может значительно улучшить производительность запросов за счет динамической адаптации к статистике во время выполнения. Включив AQE, пользователи PySpark могут получить более быстрые и эффективные планы запросов, что приведет к ускоренной обработке данных.