--- title: OmniData算子下推叠加OmniOperator算子加速在Spark引擎上的应用 description: "通过OmniData算子下推特性优化数据加载流程，同时使用OmniOperator算子加速特性提升算子执行效率，从而提升端到端引擎查询性能。" url: https://www.hikunpeng.com/document/detail/zh/kunpengboostkithistory/2300/bds/kunpengbds_omniruntime_20_0075.html sourcePath: /source/zh/kunpengboostkithistory/2300/bds/kunpengbds_omniruntime_20_0075.html indexId: 65f7717a1f18ec0560ec98e12da5e81d19db4ed983074ddc633749335ab72cd978 --- # OmniData算子下推叠加OmniOperator算子加速在Spark引擎上的应用 通过OmniData算子下推特性优化数据加载流程，同时使用OmniOperator算子加速特性提升算子执行效率，从而提升端到端引擎查询性能。 #### 安装OmniData算子下推叠加OmniOperator算子加速特性 进行OmniData算子下推叠加OmniOperator算子加速特性的安装之前，需完成OmniData算子下推和OmniOperator算子加速两个特性在Spark上的安装。 1. 在管理节点(server1)下创建目录“/opt/omni-operator-omnidata”，并将“/opt/omni-operator”中的全部文件拷贝至所建目录下。 1 2 mkdir -p /opt/omni-operator-omnidata cp -r /opt/omni-operator/* /opt/omni-operator-omnidata/ 2. 将OmniData算子下推插件包拷贝至“/opt/omni-operator-omnidata/lib”目录下。 1 cp -r /opt/boostkit/* /opt/omni-operator-omnidata/lib 3. 配置“omni.conf”文件。 a. 打开文件。 1 vi /opt/omni-operator-omnidata/conf/omni.conf b. 按“i”进入编辑模式，添加或修改参数。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 enableHMPP=true enableBatchExprEvaluate=false hiveUdfPropertyFilePath=/opt/omni-operator-omnidata/hive-udf/udf.properties hiveUdfDir=/opt/omni-operator-omnidata/hive-udf/udf RoundingRule=DOWN CheckReScaleRule=CHECK_RESCALE EmptySearchStrReplaceRule=NOT_REPLACE CastDecimalToDoubleRule=CONVERT_WITH_STRING NegativeStartIndexOutOfBoundsRule=INTERCEPT_FROM_BEYOND SupportContainerVecRule=NOT_SUPPORT StringToDateFormatRule=ALLOW_REDUCED_PRECISION c. 按“Esc”键，输入:wq!，按“Enter”保存并退出编辑。 4. 将“/opt/omni-operator-omnidata”目录拷贝到计算节点(agent1、agent2、agent3)，将“hostname”替换为相应节点的主机名。 ``` scp -r /opt/omni-operator-omnidata hostname :/opt/ ``` 5. 新增OmniData算子下推叠加OmniOperator算子加速特性的参数到Spark的配置文件（$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf）中。 a. 编辑Spark配置文件。 1 vi /usr/local/spark/conf/spark-defaults.conf b. 按“i”进入编辑模式，将以下参数配置添加到spark-defaults.conf中。 1 spark.sql.ndp.operator.combine.enable true c. 按“Esc”键，输入:wq!，按“Enter”保存并退出编辑。 #### 执行Spark引擎业务 Spark算子下推使用spark-sql命令来执行。 本次任务示例使用TPC-H的1T数据的非分区表作为测试表，测试SQL为tpch-sql6。 相关的表信息如表1所示。 **表1 相关表信息** | 表名 | 表格式 | 总数 | 占用空间 | | --- | --- | --- | --- | | lineitem | orc | 5999989709 | 169.6 G | 由于Spark 3.1.1 Yarn模式下不打印INFO级别的日志信息，所以Spark 3.1.1需要做日志重定向。 1. 定义日志文件log4j.properties。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 log4j.rootCategory=INFO, FILE log4j.appender.console=org.apache.log4j.ConsoleAppender log4j.appender.console.target=System.err log4j.appender.console.layout=org.apache.log4j.PatternLayout log4j.appender.console.layout.ConversionPattern=%d{yy/MM/dd HH:mm:ss} %p %c{1}: %m%n log4j.logger.org.apache.spark.sql.execution=DEBUG log4j.logger.org.apache.spark.repl.Main=INFO log4j.appender.FILE=org.apache.log4j.FileAppender log4j.appender.FILE.file=/usr/local/spark/logs/file.log log4j.appender.FILE.layout=org.apache.log4j.PatternLayout log4j.appender.FILE.layout.ConversionPattern=%m%n 2. 修改log4j.properties中的log4j.appender.FILE.file为自定义的目录和文件名。 3. 启动Spark-SQL命令行窗口。 OmniData叠加OmniOperator特性启动命令如下。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 /usr/local/spark/bin/spark-sql \ --driver-cores 5 \ --driver-memory 5g \ --num-executors 18 \ --executor-cores 21 \ --executor-memory 10g \ --master yarn \ --conf spark.executor.memoryOverhead=5g \ --conf spark.memory.offHeap.enabled=true \ --conf spark.memory.offHeap.size=45g \ --conf spark.task.cpus=1 \ --conf spark.sql.codegen.wholeStage=true \ --conf spark.sql.orc.impl=native \ --conf spark.sql.extensions=com.huawei.boostkit.spark.ColumnarPlugin \ --conf spark.shuffle.manager=org.apache.spark.shuffle.sort.OmniColumnarShuffleManager \ --conf spark.sql.join.columnar.preferShuffledHashJoin=true \ --conf spark.executor.extraClassPath=/opt/omni-operator-omnidata/lib/* \ --conf spark.driver.extraClassPath=/opt/omni-operator-omnidata/lib/* \ --conf spark.executorEnv.LD_LIBRARY_PATH=/opt/omni-operator-omnidata/lib/:/usr/local/lib/HMPP:/home/omm/omnidata-install/haf-host/lib \ --conf spark.driverEnv.LD_LIBRARY_PATH=/opt/omni-operator-omnidata/lib/:/usr/local/lib/HMPP:/home/omm/omnidata-install/haf-host/lib \ --conf spark.executor.extraLibraryPath=/opt/omni-operator-omnidata/lib:/home/omm/omnidata-install/haf-host/lib \ --conf spark.driverEnv.extraLibraryPath=/opt/omni-operator-omnidata/lib:/home/omm/omnidata-install/haf-host/lib \ --conf spark.executorEnv.LD_PRELOAD=/opt/omni-operator-omnidata/lib/libjemalloc.so.2 \ --conf spark.driverEnv.LD_PRELOAD=/opt/omni-operator-omnidata/lib/libjemalloc.so.2 \ --driver-java-options -Djava.library.path=/opt/omni-operator-omnidata/lib \ --jars /opt/omni-operator-omnidata/lib/boostkit-omniop-spark-3.1.1-1.3.0-aarch64.jar \ --jars /opt/omni-operator-omnidata/lib/boostkit-omniop-bindings-1.3.0-aarch64.jar \ --conf spark.executorEnv.OMNI_CONNECTED_ENGINE=Spark \ --conf spark.executorEnv.HAF_CONFIG_PATH=/home/omm/omnidata-install/haf-host/etc/ \ --conf spark.omni.sql.columnar.fusion=false \ --conf spark.omni.sql.columnar.sortSpill.enabled=true \ --conf spark.omni.sql.columnar.sortSpill.rowThreshold=400000 \ --conf spark.omni.sql.columnar.sortSpill.dirDiskReserveSize=214748364800 \ --driver-java-options -Dlog4j.configuration=file:/usr/local/spark/conf/log4j.properties SparkExtension相关的启动参数信息如表2所示。 **表2 SparkExtension相关启动参数信息** | 启动参数名称 | 缺省值 | 含义 | | --- | --- | --- | | spark.sql.extensions | com.huawei.boostkit.spark.ColumnarPlugin | 启用SparkExtension。 | | spark.shuffle.manager | sort | 是否启用列式Shuffle，若启用则需添加配置项\-\-conf spark.shuffle.manager=org.apache.spark.shuffle.sort.OmniColumnarShuffleManager。OmniShuffle Shuffle加速启用请配置OmniShuffle Shuffle加速自有的shuffleManager类。默认sort走原生的Shuffle。 | | spark.omni.sql.columnar.hashagg | true | 是否启用列式HashAgg，true表示启用，false表示关闭。 | | spark.omni.sql.columnar.project | true | 是否启用列式Project，true表示启用，false表示关闭。 | | spark.omni.sql.columnar.projfilter | true | 是否启用列式ConditionProject（Project + Filter融合算子），true表示启用，false表示关闭。 | | spark.omni.sql.columnar.filter | true | 是否启用列式Filter，true表示启用，false表示关闭。 | | spark.omni.sql.columnar.sort | true | 是否启用列式Sort，true表示启用，false表示关闭。 | | spark.omni.sql.columnar.window | true | 是否启用列式Window，true表示启用，false表示关闭。 | | spark.omni.sql.columnar.broadcastJoin | true | 是否启用列式BroadcastHashJoin，true表示启用，false表示关闭。 | | spark.omni.sql.columnar.nativefilescan | true | 是否启用列式NativeFilescan，true表示启用，false表示关闭。 | | spark.omni.sql.columnar.orcNativefilescan | true | 是否启用ORC列式NativeFilescan，true表示启用，false表示关闭。 | | spark.omni.sql.columnar.sortMergeJoin | true | 是否启用列式SortMergeJoin，true表示启用，false表示关闭。 | | spark.omni.sql.columnar.takeOrderedAndProject | true | 是否启用列式TakeOrderedAndProject，true表示启用，false表示关闭。 | | spark.omni.sql.columnar.shuffledHashJoin | true | 是否启用列式ShuffledHashJoin，true表示启用，false表示关闭。 | | spark.shuffle.columnar.shuffleSpillBatchRowNum | 10000 | Shuffle输出的每个Batch中包含数据的行数。请根据实际环境的内存调整参数，可以适当增大此参数，从而减少写入磁盘文件的批次，提升写入速度。 | | spark.shuffle.columnar.shuffleSpillMemoryThreshold | 2147483648 | Shuffle内存溢写上限，Shuffle内存上限达到缺省值时会发生溢写，单位：Byte。请根据实际环境的内存调整参数，可以适当增大此参数，从而减少Shuffle内存溢写到磁盘文件次数，减少磁盘IO操作。 | | spark.shuffle.columnar.compressBlockSize | 65536 | Shuffle数据压缩块大小，单位：Byte。请根据实际环境的内存调整参数，建议采用缺省值。 | | spark.sql.execution.columnar.maxRecordsPerBatch | 4096 | 列式Shuffle初始化Buffer大小，单位：Byte。请根据实际环境的内存调整参数，可以适当增大此参数，从而减少Shuffle读写次数，提升性能。 | | spark.sql.join.columnar.preferShuffledHashJoin | false | Join发生时，是否优先使用ShuffledHashJoin，true表示启用，false表示关闭。 | | spark.shuffle.compress | true | Shuffle是否开启压缩。true表示压缩，false表示不压缩。 | | spark.io.compression.codec | lz4 | Shuffle压缩格式。支持uncompressed、zlib、snappy、lz4和zstd格式。 | | spark.omni.sql.columnar.sortSpill.rowThreshold | 214783647 | sort算子溢写触发条件，处理数据行超过此值触发溢写，单位：行。请根据实际环境的内存调整参数，可以适当增大此参数，从而减少sort算子溢写到磁盘文件的次数，减少磁盘IO操作。 | | spark.omni.sql.columnar.sortSpill.dirDiskReserveSize | 10737418240 | sort溢写磁盘预留可用空间大小，如果实际小于此值会抛异常，单位：Byte。根据实际环境的磁盘容量和业务场景调整参数，建议不超过业务数据大小，取值上限为实际环境的磁盘容量大小。 | | spark.omni.sql.columnar.sortSpill.enabled | false | sort算子是否开启溢写能力。true表示开启溢写能力，false表示关闭。 | 4. 执行sql6语句。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 select sum(l_extendedprice * l_discount) as revenue from tpch_flat_orc_1000.lineitem where l_shipdate >= '1993-01-01' and l_shipdate < '1994-01-01' and l_discount between 0.06 - 0.01 and 0.06 + 0.01 and l_quantity < 25; 待任务执行完毕，查看log4j.properties中所配置的日志文件，若日志中包含下推信息，则OmniData算子下推生效。 1 2 Selectivity: 0.014160436451808448 Push down with [PushDownInfo(ListBuffer(FilterExeInfo((((((((isnotnull(l_shipdate#11) AND isnotnull(l_discount#7)) AND isnotnull(l_quantity#5)) AND (l_shipdate#11 >= 8401)) AND (l_shipdate#11 < 8766)) AND (l_discount#7 >= 0.05)) AND (l_discount#7 <= 0.07)) AND (l_quantity#5 < 25.0)),List(l_quantity#5, l_extendedprice#6, l_discount#7, l_shipdate#11))),ListBuffer(AggExeInfo(List(sum((l_extendedprice#6 * l_discount#7))),List(),List(sum#36))),None,Map(server1 -> server1, agent2 -> agent2, agent1 -> agent1))] 执行explain语句，若显示的执行计划中存在OmniOperator算子加速相关的算子，则OmniOperator算子加速生效。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 explain select sum(l_extendedprice * l_discount) as revenue from tpch_flat_orc_1000.lineitem where l_shipdate >= '1993-01-01' and l_shipdate < '1994-01-01' and l_discount between 0.06 - 0.01 and 0.06 + 0.01 and l_quantity < 25; 若两特性均生效，可证明OmniData算子下推叠加OmniOperator算子加速特性生效。