阿里妹导读

(相关资料图)

本文主要基于团队实际开发经验与积累，并结合了业界对大数据SQL的使用与优化，尝试给出相对系统性的解决方案。

背景

目前市面上大数据查询分析引擎层出不穷，如Spark，Hive，Presto等，因其友好的SQL语法，被广泛应用于各领域分析，公司内部也有优秀的ODPS SQL供用户使用。

笔者所在团队的项目也借用ODPS SQL去检测业务中潜在的安全风险。在给业务方使用与答疑过程中，我们发现大多含有性能瓶颈的SQL，主要集中在数据倾斜与数据膨胀问题中。因此，本文主要基于团队实际开发经验与积累，并结合业界对大数据SQL的使用与优化，尝试给出相对系统性的解决方案。

本文主要涉及业务SQL执行层面的优化，暂不涉及参数优化。若设置参数，首先确定执行层面哪个阶段（Map/Reduce/Join）任务执行时间较长，从而设置对应参数。

本文主要分为以下三个部分：第一部分，会引入数据倾斜与数据膨胀问题。第二部分，介绍当数据倾斜与数据膨胀发生时，如何排查与定位。第三部分，会从系统层面给出常见优化思路。

问题篇

数据倾斜

数据倾斜是指在分布式计算时，大量相同的key被分发到同一个reduce节点中。针对某个key值的数据量比较多，会导致该节点的任务数据量远大于其他节点的平均数据量，运行时间远高于其他节点的平均运行时间，拖累了整体SQL执行时间。

其主要原因是key值分布不均导致的Reduce处理数据不均匀。本文将从Map端优化，Reduce端优化和Join端优化三方面给出相应解决方案。

数据膨胀

数据膨胀是指任务的输出条数/数据量级比输入条数/数据量级大很多，如100M的数据作为任务输入，最后输出1T的数据。这种情况不仅运行效率会降低，部分任务节点在运行key值量级过大时，有可能发生资源不足或失败情况。

排查定位篇

本节主要关注于业务SQL本身引起的长时间运行或者失败，对于集群资源情况，平台故障本身暂不考虑在内。

1.首先检查输入数据量级。与其他天相比有无明显量级变化，是否因为数据量级的问题天然引起任务运行时间过长，如双11，双十二等大促节点。

2.观察执行任务拆分后各个阶段运行时间。与其他天相比有无明显量级变化；在整个执行任务中时间耗时占比情况。

3.最耗时阶段中，观察各个Task的运行情况。Task列表中，观察是否存在某几个Task实例耗时明显比平均耗时更长，是否存在某几个Task实例处理输入/输出数据量级比平均数据量级消费产出更多。

4.根据步骤3中定位代码行数，定位问题业务处理逻辑。

优化篇

数据倾斜

1. Map端优化

1.1 读取数据合并

在数据源读取查询时，动态分区数过多可能造成小文件数过多，每个小文件至少都会作为一个块启动一个Map任务来完成。对于文件数量而言，等于 map数量 * 分区数。对于一个Map任务而言，其初始化的时间可能远远大于逻辑处理时间，因此通过调整Map参数把小文件合并成大文件进行处理，避免造成很大的资源浪费。

1.2 列裁剪

减少使用select * from table语句，过多选择无用列会增加数据在集群上传输的IO开销；

对于数据选择，需要加上分区过滤条件进行筛选数据。

1.3 谓词下推

在不影响结果的情况下，尽可能将过滤条件表达式靠近数据源位置，使之提前执行。通过在map端过滤减少数据输出，降低集群IO传输，从而提升任务的性能。

1.4 数据重分布

在Map阶段做聚合时，使用随机分布函数distribute by rand()，控制Map端输出结果的分发，即map端如何拆分数据给reduce端（默认hash算法），打乱数据分布，至少不会在Map端发生数据倾斜。

2. Reduce端优化

2.1 关联key空值检验

部分实例发生长尾效应，很大程度上由于null值，空值导致，使得Reduce时含有脏值的数据被分发到同一台机器中。

针对这种问题SQL，首先确认包含无效值的数据源表是否可以在Map阶段直接过滤掉这些异常数据；如果后续SQL逻辑仍然需要这些数据，可以通过将空值转变成随机值，既不影响关联也可以避免聚集。

SELECT ta.idFROM taLEFT JOIN tbON coalesce(ta.id , rand()) = tb.id;

2.2 排序优化

Order by为全局排序，当表数据量过大时，性能可能会出现瓶颈；Sort by为局部排序，确保Reduce任务内结果有序，全局排序不保证；Distribute by按照指定字段进行Hash分片，把数据划分到不同的Reducer中；CLUSTER BY：根据指定的字段进行分桶，并在桶内进行排序，可以认为cluster by是distribute by+sort by。

对于排序而言，尝试用distribute by+sort by确保reduce中结果有序，最后在全局有序。

-- 原始脚本select *from user_pay_tablewhere dt = "20221015"order by amtlimit 500;-- 改进脚本SELECT *FROM user_pay_tableWHERE dt = "20221015"DISTRIBUTE BY ( CASE WHEN amt < 100 THEN 0 WHEN amt >= 100 AND age <= 2000 THEN 1 ELSE 2 END ) SORT BY amtLIMIT 500;

3. Join端优化

3.1 大表join小表

通过将需要join的小表分发至map端内存中，将Join操作提前至map端执行，避免因分发key值不均匀引发的长尾效应，复杂度从（M*N）降至（M+N），从而提高执行效率。ODPS SQL与Hive SQL使用mapjoin，SPARK使用broadcast。

3.2 大表join大表

长尾效应由热点数据导致，可以将热点数据加入白名单中，通过对白名单数据和非白名单数据分别处理，再合并数据。

具体表现为打散倾斜key，进行两端聚合(针对聚合)或者拆分倾斜key进行打散然后再合并数据。

数据膨胀

1. 避免笛卡尔积

Join关联条件有误，表Join进行笛卡尔积，造成数据量爆炸。

2. 关联key区分度校验

关注JoinKey区分度，key值区分度越低（distinct数量少），越有可能造成数据爆炸情况。如用户下的性别列，交易下的省市列等。

3. 聚合操作误用

部分聚合操作需要将中间结果记录下来，最后再生成最终结果，这使得在select操作时，按照不同维度去重Distinct、不同维度开窗计算over Partition By可能会导致数据膨胀。针对这种业务逻辑，可以将一个SQL拆分成多个SQL分别进行处理操作。

总结

大数据SQL优化是一项涉及知识面较广的工作，除了分析现有执行计划之外，还需要学习相应查询分析引擎设计原理。针对我们日常遇到的问题现总结分享给大家，供大家查阅。

参考资料：

ODPS SELECT语法：https://help.aliyun.com/document_detail/73777.html?utm_content=g_1000230851&spm=5176.20966629.toubu.3.f2991ddcpxxvD1#section-ag9-2c4-t0e

Presto Query Lifecycle：https://varada.io/blog/presto/accelerate-presto-trino-queries-data-lake/

A Definitive Guide To Hive Performance Tuning- 10 Excellent Tips：https://www.hdfstutorial.com/blog/hive-performance-tuning/

Presto Performance: Speed, Optimization & Tuning：https://ahana.io/learn/presto-performance/

Hive Optimizing Joins：https://docs.cloudera.com/HDPDocuments/HDP2/HDP-2.0.0.2/ds_Hive/optimize-joins.html‍

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