Databricks 企业版 Spark&Delta Lake 引擎助力 Lakehouse 高效访问

简介: 本文介绍了Databricks企业版Delta Lake的性能优势,借助这些特性能够大幅提升Spark SQL的查询性能,加快Delta表的查询速度。

作者:
李锦桂(锦犀) 阿里云开源大数据平台开发工程师
王晓龙(筱龙) 阿里云开源大数据平台技术专家

背景介绍

Databricks是全球领先的Data+AI企业,是Apache Spark的创始公司,也是Spark的最大代码贡献者,核心围绕Spark、Delta Lake、MLFlow等开源生态打造企业级Lakehouse产品。2020年,Databricks 和阿里云联手打造了基于Apache Spark的云上全托管大数据分析&AI平台——Databricks数据洞察(DDI,Databricks DataInsight),为用户提供数据分析、数据工程、数据科学和人工智能等方面的服务,构建一体化的Lakehouse架构。
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Delta Lake是Databricks从2016年开始在内部研发的一款支持事务的数据湖产品,于2019年正式开源。除了社区主导的开源版Delta Lake OSS,Databricks商业产品里也提供了企业版Spark&Detla Lake引擎,本文将介绍企业版提供的产品特性如何优化性能,助力高效访问Lakehouse。

针对小文件问题的优化解法

在Delta Lake中频繁执行merge, update, insert操作,或者在流处理场景下不断往Delta表中插入数据,会导致Delta表中产生大量的小文件。小文件数量的增加一方面会使得Spark每次串行读取的数据量变少,降低读取效率,另一方面,使得Delta表的元数据增加,元数据获取变慢,从另一个维度降低表的读取效率。

为了解决小文件问题,Databricks提供了三个优化特性,从避免小文件的产生和自动/手动合并小文件两个维度来解决Delta Lake的小文件问题。

特性1:优化Delta表的写入,避免小文件产生

在开源版Spark中,每个executor向partition中写入数据时,都会创建一个表文件进行写入,最终会导致一个partition中产生很多的小文件。Databricks对Delta表的写入过程进行了优化,对每个partition,使用一个专门的executor合并其他executor对该partition的写入,从而避免了小文件的产生。

图片 2.png

该特性由表属性delta.autoOptimize.optimizeWrite来控制:

  • 可以在创建表时指定
CREATE TABLE student (id INT, name STRING)
TBLPROPERTIES (delta.autoOptimize.optimizeWrite = true);
  • 也可以修改表属性
ALTER TABLE table_name
SET TBLPROPERTIES (delta.autoOptimize.optimizeWrite = true);

该特性有两个优点:

  1. 通过减少被写入的表文件数量,提高写数据的吞吐量;
  2. 避免小文件的产生,提升查询性能。

其缺点也是显而易见的,由于使用了一个executor来合并表文件的写入,从而降低了表文件写入的并行度,此外,多引入的一层executor需要对写入的数据进行shuffle,带来额外的开销。因此,在使用该特性时,需要对场景进行评估:

  • 该特性适用的场景:频繁使用MERGE,UPDATE,DELETE,INSERT INTO,CREATE TABLE AS SELECT等SQL语句的场景;
  • 该特性不适用的场景:写入TB级以上数据。

特性2:自动合并小文件

在流处理场景中,比如流式数据入湖场景下,需要持续的将到达的数据插入到Delta表中,每次插入都会创建一个新的表文件用于存储新到达的数据,假设每10s触发一次,那么这样的流处理作业一天产生的表文件数量将达到8640个,且由于流处理作业通常是long-running的,运行该流处理作业100天将产生上百万个表文件。这样的Delta表,仅元数据的维护就是一个很大的挑战,查询性能更是急剧恶化。

为了解决上述问题,Databricks提供了小文件自动合并功能,在每次向Delta表中写入数据之后,会检查Delta表中的表文件数量,如果Delta表中的小文件(size < 128MB的视为小文件)数量达到阈值,则会执行一次小文件合并,将Delta表中的小文件合并为一个新的大文件。

该特性由表属性delta.autoOptimize.autoCompact控制,和特性delta.autoOptimize.optimizeWrite相同,可以在创建表时指定,也可以对已创建的表进行修改。自动合并的阈值由spark.databricks.delta.autoCompact.minNumFiles控制,默认为50,即小文件数量达到50会执行表文件合并;合并后产生的文件最大为128MB,如果需要调整合并后的目标文件大小,可以通过调整配置spark.databricks.delta.autoCompact.maxFileSize实现。

特性3:手动合并小文件

自动小文件合并会在对Delta表进行写入,且写入后表中小文件达到阈值时被触发。除了自动合并之外,Databricks还提供了Optimize命令使用户可以手动合并小文件,优化表结构,使得表文件的结构更加紧凑。在实现上Optimize使用bin-packing算法,该算法不但会合并表中的小文件,且合并后生成的表文件也更均衡(表文件大小相近)。例如,我们要对Delta表student的表文件进行优化,仅需执行如下命令即可实现:

OPTIMIZE student;

Optimize命令不但支持全表小文件的合并,还支持特定的分区的表文件的合并,例如,我们可以仅对date大于2017-01-01的分区中的小文件进行合并:

OPTIMIZE student WHERE date >= '2017-01-01'

从Databricks数据洞察产品上的试验数据看,Optimize能使查询性能达到8x以上的提升。

媲美企业级数据库的查询优化技术

Databricks在数据查询方面也做了诸多优化,包括:

特性1:Data Skipping

在数据查询系统中,有两种经典的查询优化 技术:一种是以更快的速度处理数据,另一种是通过跳过不相关的数据,减少需要扫描的数据量。Data Skipping属于后一种优化技术,通过表文件的统计信息跳过不相关的表文件,从而提升查询性能。

在向Delta表中新增表文件时,Delta Lake会在Delta表的元数据中存储该表文件中的数据前32列的统计信息,包括数据列的最大最小值,以及为null的行的数量,在查询时,Databricks会利用这些统计信息提升查询性能。例如:对于一张Delta表的x列,假设该表的一个表文件x列的最小值为5,最大值为10,如果查询条件为 where x < 3,则根据表文件的统计信息,我们可以得出结论:该表文件中一定不包含我们需要的数据,因此我们可以直接跳过该表文件,减少扫描的数据量,进而提升查询性能。

Data Skipping的实现原理和布隆过滤器类似,通过查询条件判断表文件中是否可能存在需要查询的数据,从而减少需要扫描的数据量。如果表文件不可能存在查询的数据,则可以直接跳过,如果表文件可能存在被查询的数据,则需要扫描表文件。

为了能尽可能多的跳过和查询无关的表文件,我们需要缩小表文件的min-max的差距,使得相近的数据尽可能在文件中聚集。举一个简单的例子,假设一张表包含10个表文件,对于表中的x列,它的取值为[1, 10],如果每个表文件的x列的分布均为[1, 10],则对于查询条件:where x < 3,无法跳过任何一个表文件,因此,也无法实现性能提升,而如果每个表文件的min-max均为0,即在表文件1的x列分布为[1, 1],表文件2的x列分布为[2, 2]...,则对于查询条件:where x < 3,可以跳过80%的表文件。受该思想的启发,Databricks支持使用Z-Ordering来对数据进行聚集,缩小表文件的min-max差距,提升查询性能。下面我们介绍Z-Ordering优化的原理和使用。

特性2:Z-Ordering优化

如上一节所解释的,为了能尽可能多的跳过无关的表文件,表文件中作为查询条件的列应该尽可能紧凑(即min-max的差距尽可能小)。Z-Ordering就可以实现该功能,它可以在多个维度上将关联的信息存储到同一组文件中,因此确切来说,Z-Ordering实际是一种数据布局优化算法,但结合Data Skipping,它可以显著提升查询性能。

Z-Ordering的使用非常简单,对于表events,如果经常使用列eventTypegenerateTime作为查询条件,那么执行命令:

OPTIMIZE events ZORDER BY (eventType, generateTime)

Delta表会使用列eventTypegenerateTime调整数据布局,使得表文件中eventTypegenerateTime尽可能紧凑。

根据我们在Databricks DataInsight上的试验,使用Z-Ordering优化能达到40倍的性能提升,具体的试验案例参考文末Databricks数据洞察的官方文档。

特性3:布隆过滤器索引

布隆过滤器也是一项非常有用的Data-skipping技术。该技术可以快速判断表文件中是否包含要查询的数据,如果不包含就及时跳过该文件,从而减少扫描的数据量,提升查询性能。

如果在表的某列上创建了布隆过滤器索引,并且使用where col = "something"作为查询条件,那么在扫描表中文件时,我们可以使用布隆过滤器索引得出两种结论:文件中肯定不包含col = "something"的行,或者文件有可能包含col = "something"的行。

  • 当得出文件中肯定不包含col = "something"的行的结论时,就可以跳过该文件,从而减少扫描的数据量,提升查询性能。
  • 当得出文件中可能包含col = "something"的行的结论时,引擎才会去处理该文件。注意,这里仅仅是判断该文件中可能包含目标数据。布隆过滤器定义了一个指标,用于描述出现判断失误的概率,即判断文件中包含需要查询的数据,而实际上该文件并不包含目标数据的概率,并称之为FPP(False Positive Probability: 假阳性概率)。

Databricks支持文件级Bloom过滤器,如果在表的某些列创建了布隆过滤器索引,那么该表的每个表文件都会关联一个 Bloom 筛选器索引文件,索引文件存储在表文件同级目录下的 _delta_index 子目录中。在读取表文文件之前,Databricks会检查索引文件,根据上面的步骤判断表文件中是否包含需要查询的数据,如果不包含则直接跳过,否则再进行处理。

布隆过滤器索引的创建和传统数据库索引的创建类似,但需要指定假阳性概率和该列可能出现的值的数量:

CREATE BLOOMFILTER INDEX ON TABLE table_name
FOR COLUMNS(col_name OPTIONS (fpp=0.1, numItems=50000000))

根据我们在Databricks DataInsight上的试验,使用布隆过滤器索引能达到3倍以上的性能提升,试验案例参考文末Databricks数据洞察的官方文档。

特性4:动态文件剪枝

动态文件剪枝(Dynamic File Pruning, DFP)和动态分区剪枝(Dynamic Partition Pruning)相似,都是在维表和事实表的Join执行阶段进行剪枝,减少扫描的数据量,提升查询效率。
下面我们以一个简单的查询为例来介绍DFP的原理:

SELECT sum(ss_quantity) FROM store_sales 
JOIN item ON ss_item_sk = i_item_sk
WHERE i_item_id = 'AAAAAAAAICAAAAAA'

在该查询中,item为维表(数据量很少),store_sales为事实表(数据量非常大),where查询条件作用于维表上。如果不开启DFP,那么该查询的逻辑执行计划如下:

图片 3.png

从上图可以看出,先对store_sales进行全表扫描,然后再和过滤后的item表的行进行join,虽然结果仅有4万多条数据,但却扫描了表store_sales中的80多亿条数据。针对该查询,很直观的优化是:先查询出表item中i_item_id = 'AAAAAAAAICAAAAAA'数据行,然后将这些数据行的i_item_sk值作为表store_sales的ss_item_sk的查询条件在表store_sales的SCAN阶段进行过滤,结合我们在上面介绍的Data Skipping技术,可以大幅减少表文件的扫描。这一思路正是DFP的根本原理,启动DFP后的逻辑执行计划如下图所示:

图片 4.png

可以看到,在启用DFP之后,过滤条件被下推到SCAN操作中,仅扫描了600多万条store_sales中的数据,从结果上看,启动DFP后,该条查询实现了10倍的性能提升,此外,Databricks还针对该特性对TPC-DS测试,测试发现启用DFP后,TPC-DS的第15条查询达到了8倍的性能提升,有36条查询实现了2倍及以上的性能提升。

总结

前文概括介绍了Databricks企业版Delta Lake的性能优势,借助这些特性能够大幅提升Spark SQL的查询性能,加快Delta表的查询速度。Databricks基于企业版Lakehouse架构为众多企业提供了价值,现599元即可试用阿里云Databricks数据洞察,体验企业版Spark&Delta Lake引擎的极致性能。https://www.aliyun.com/product/bigdata/spark

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参考文档和试验数据
Databricks数据洞察官方文档 https://help.aliyun.com/document_detail/190745.html


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