第九篇：Spark SQL 源码分析之 In-Memory Columnar Storage源码分析之 cache table

时间：2022-04-27 17:02:14

/** Spark SQL源码分析系列文章*/

Spark SQL 可以将数据缓存到内存中，我们可以见到的通过调用cache table tableName即可将一张表缓存到内存中，来极大的提高查询效率。

这就涉及到内存中的数据的存储形式，我们知道基于关系型的数据可以存储为基于行存储结构 或 者基于列存储结构，或者基于行和列的混合存储，即Row Based Storage、Column Based Storage、 PAX Storage。

Spark SQL 的内存数据是如何组织的？

Spark SQL 将数据加载到内存是以列的存储结构。称为In-Memory Columnar Storage。

若直接存储Java Object 会产生很大的内存开销，并且这样是基于Row的存储结构。查询某些列速度略慢，虽然数据以及载入内存，查询效率还是低于面向列的存储结构。

基于Row的Java Object存储：

内存开销大，且容易FULL GC，按列查询比较慢。

第九篇：Spark SQL 源码分析之 In-Memory Columnar Storage源码分析之 cache table

基于Column的ByteBuffer存储(Spark SQL)：

内存开销小，按列查询速度较快。

第九篇：Spark SQL 源码分析之 In-Memory Columnar Storage源码分析之 cache table

Spark SQL的In-Memory Columnar Storage是位于spark列下面org.apache.spark.sql.columnar包内:

核心的类有 ColumnBuilder,  InMemoryColumnarTableScan, ColumnAccessor, ColumnType.

如果列有压缩的情况：compression包下面有具体的build列和access列的类。

第九篇：Spark SQL 源码分析之 In-Memory Columnar Storage源码分析之 cache table

一、引子

当我们调用spark sql 里的cache table command时，会生成一CacheCommand，这个Command是一个物理计划。

  1. scala> val cached = sql("cache table src")
  1. cached: org.apache.spark.sql.SchemaRDD =
  2. SchemaRDD[0] at RDD at SchemaRDD.scala:103
  3. == Query Plan ==
  4. == Physical Plan ==
  5. CacheCommand src, true

这里打印出来tableName是src， 和一个是否要cache的boolean flag.

我们看下CacheCommand的构造：

CacheCommand支持2种操作，一种是把数据源加载带内存中，一种是将数据源从内存中卸载。

对应于SQLContext下的cacheTable和uncacheTabele。

  1. case class CacheCommand(tableName: String, doCache: Boolean)(@transient context: SQLContext)
  2. extends LeafNode with Command {
  3. override protected[sql] lazy val sideEffectResult = {
  4. if (doCache) {
  5. context.cacheTable(tableName) //缓存表到内存
  6. } else {
  7. context.uncacheTable(tableName)//从内存中移除该表的数据
  8. }
  9. Seq.empty[Any]
  10. }
  11. override def execute(): RDD[Row] = {
  12. sideEffectResult
  13. context.emptyResult
  14. }
  15. override def output: Seq[Attribute] = Seq.empty
  16. }

如果调用cached.collect(),则会根据Command命令来执行cache或者uncache操作，这里我们执行cache操作。

cached.collect()将会调用SQLContext下的cacheTable函数：

首先通过catalog查询关系，构造一个SchemaRDD。

  1. /** Returns the specified table as a SchemaRDD */
  2. def table(tableName: String): SchemaRDD =
  3. new SchemaRDD(this, catalog.lookupRelation(None, tableName))

找到该Schema的analyzed计划。匹配构造InMemoryRelation：

  1. /** Caches the specified table in-memory. */
  2. def cacheTable(tableName: String): Unit = {
  3. val currentTable = table(tableName).queryExecution.analyzed //构造schemaRDD并将其执行analyze计划操作
  4. val asInMemoryRelation = currentTable match {
  5. case _: InMemoryRelation => //如果已经是InMemoryRelation，则返回
  6. currentTable.logicalPlan
  7. case _ => //如果不是（默认刚刚cache的时候是空的）则构建一个内存关系InMemoryRelation
  8. InMemoryRelation(useCompression, columnBatchSize, executePlan(currentTable).executedPlan)
  9. }
  10. //将构建好的InMemoryRelation注册到catalog里。
  11. catalog.registerTable(None, tableName, asInMemoryRelation)
  12. }

二、InMemoryRelation

InMemoryRelation继承自LogicalPlan，是Spark1.1 Spark SQL里新添加的一种TreeNode，也是catalyst里的一种plan. 现在TreeNode变成了4种：

1、BinaryNode 二元节点

2、LeafNode 叶子节点

3、UnaryNode 单孩子节点

4、InMemoryRelation 内存关系型节点

第九篇：Spark SQL 源码分析之 In-Memory Columnar Storage源码分析之 cache table

类图如下：

值得注意的是，_cachedColumnBuffers这个类型为RDD[Array[ByteBuffer]]的私有字段。

这个封装就是面向列的存储ByteBuffer。前面提到相较于plain java object存储记录，用ByteBuffer能显著的提高存储效率，减少内存占用。并且按列查询的速度会非常快。

第九篇：Spark SQL 源码分析之 In-Memory Columnar Storage源码分析之 cache table

InMemoryRelation具体实现如下：

构造一个InMemoryRelation需要该Relation的output Attributes，是否需要useCoompression来压缩，默认为false,一次处理的多少行数据batchSize， child 即SparkPlan。

  1. private[sql] case class InMemoryRelation(
  2. output: Seq[Attribute], //输出属性，比如src表里就是[key,value]
  3. useCompression: Boolean, //操作时是否使用压缩，默认false
  4. batchSize: Int, //批的大小量
  5. child: SparkPlan) //spark plan 具体child

可以通过设置：

spark.sql.inMemoryColumnarStorage.compressed 为true来设置内存中的列存储是否需要压缩。

spark.sql.inMemoryColumnarStorage.batchSize 来设置一次处理多少row

spark.sql.defaultSizeInBytes 来设置初始化的column的bufferbytes的默认大小，这里只是其中一个参数。

这些参数都可以在源码中设置，都在SQL Conf

  1. private[spark] object SQLConf {
  2. val COMPRESS_CACHED = "spark.sql.inMemoryColumnarStorage.compressed"
  3. val COLUMN_BATCH_SIZE = "spark.sql.inMemoryColumnarStorage.batchSize"
  4. val DEFAULT_SIZE_IN_BYTES = "spark.sql.defaultSizeInBytes"

再回到case class InMemoryRelation：

_cachedColumnBuffers就是我们最终将table放入内存的存储句柄，是一个RDD[Array[ByteBuffer]。

缓存主流程：

1、判断_cachedColumnBuffers是否为null，如果不是null，则已经Cache了当前table，重复cache不会触发cache操作。

2、child是SparkPlan，即执行hive table scan，测试我拿sbt/sbt hive/console里test里的src table为例，操作是扫描这张表。这个表有2个字的key是int, value 是string

3、拿到child的output, 这里的output就是 key, value2个列。

4、执行mapPartitions操作，对当前RDD的每个分区的数据进行操作。

5、对于每一个分区，迭代里面的数据生成新的Iterator。每个Iterator里面是Array[ByteBuffer]

6、对于child.output的每一列，都会生成一个ColumnBuilder，最后组合为一个columnBuilders是一个数组。

7、数组内每个CommandBuilder持有一个ByteBuffer

8、遍历原始分区的记录，将对于的行转为列，并将数据存到ByteBuffer内。

9、最后将此RDD调用cache方法，将RDD缓存。

10、将cached赋给_cachedColumnBuffers。

此操作总结下来是：执行hive table scan操作，返回的MapPartitionsRDD对其重新定义mapPartition方法，将其行转列，并且最终cache到内存中。

所有流程如下：

  1. // If the cached column buffers were not passed in, we calculate them in the constructor.
  2. // As in Spark, the actual work of caching is lazy.
  3. if (_cachedColumnBuffers == null) { //判断是否已经cache了当前table
  4. val output = child.output
  5. /**
  6. * child.output
  7. res65: Seq[org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Attribute] = ArrayBuffer(key#6, value#7)
  8. */
  9. val cached = child.execute().mapPartitions { baseIterator =>
  10. /**
  11. * child.execute()是Row的集合，迭代Row
  12. * res66: Array[org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Row] = Array([238,val_238])
  13. *
  14. * val row1 = child.execute().take(1)
  15. * res67: Array[org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Row] = Array([238,val_238])
  16. * */
  17. /*
  18. * 对每个Partition进行map，映射生成一个Iterator[Array[ByteBuffer]，对应java的Iterator<List<ByteBuffer>>
  19. * */
  20. new Iterator[Array[ByteBuffer]] {
  21. def next() = {
  22. //遍历每一列，首先attribute是key 为 IntegerType ，然后attribute是value是String
  23. //最后封装成一个Array， index 0 是 IntColumnBuilder， 1 是StringColumnBuilder
  24. val columnBuilders = output.map { attribute =>
  25. val columnType = ColumnType(attribute.dataType)
  26. val initialBufferSize = columnType.defaultSize * batchSize
  27. ColumnBuilder(columnType.typeId, initialBufferSize, attribute.name, useCompression)
  28. }.toArray
  29. //src表里Row是[238,val_238] 这行Row的length就是2
  30. var row: Row = null
  31. var rowCount = 0
  32. //batchSize默认1000
  33. while (baseIterator.hasNext && rowCount < batchSize) {
  34. //遍历每一条记录
  35. row = baseIterator.next()
  36. var i = 0
  37. //这里row length是2，i的取值是0 和 1
  38. while (i < row.length) {
  39. //获取columnBuilders， 0是IntColumnBuilder，
  40. //BasicColumnBuilder的appendFrom
  41. //Appends `row(ordinal)` to the column builder.
  42. columnBuilders(i).appendFrom(row, i)
  43. i += 1
  44. }
  45. //该行已经插入完毕
  46. rowCount += 1
  47. }
  48. //limit and rewind,Returns the final columnar byte buffer.
  49. columnBuilders.map(_.build())
  50. }
  51. def hasNext = baseIterator.hasNext
  52. }
  53. }.cache()
  54. cached.setName(child.toString)
  55. _cachedColumnBuffers = cached
  56. }

三、Columnar Storage

初始化ColumnBuilders：

  1. val columnBuilders = output.map { attribute =>
  2. val columnType = ColumnType(attribute.dataType)
  3. val initialBufferSize = columnType.defaultSize * batchSize
  4. ColumnBuilder(columnType.typeId, initialBufferSize, attribute.name, useCompression)
  5. }.toArray

这里会声明一个数组，来对应每一列的存储，如下图：

第九篇：Spark SQL 源码分析之 In-Memory Columnar Storage源码分析之 cache table

然后初始化类型builder的时候会传入的参数：

initialBufferSize：文章开头的图中会有ByteBuffer，ByteBuffer的初始化大小是如何计算的？

initialBufferSize = 列类型默认长度 × batchSize ，默认batchSize是1000

拿Int类型举例，initialBufferSize of IntegerType = 4 * 1000

attribute.name即字段名age,name etc。。。

ColumnType：

ColumnType封装了 该类型的 typeId  和  该类型的 defaultSize。并且提供了extract、append\getField方法，来向buffer里追加和获取数据。

如IntegerType  typeId 为0， defaultSize 4 ......

详细看下类图，画的不是非常严格的类图，主要为了展示目前类型系统：

第九篇：Spark SQL 源码分析之 In-Memory Columnar Storage源码分析之 cache table

ColumnBuilder：

ColumnBuilder的主要职责是：管理ByteBuffer，包括初始化buffer，添加数据到buffer内，检查剩余空间，和申请新的空间这几项主要职责。

initialize负责初始化buffer。

appendFrom是负责添加数据。

ensureFreeSpace确保buffer的长度动态增加。

类图如下：

第九篇：Spark SQL 源码分析之 In-Memory Columnar Storage源码分析之 cache table

ByteBuffer的初始化过程：

初始化大小initialSize：拿Int举例，在前面builder初始化传入的是4×batchSize=4*1000，initialSize也就是4KB，如果没有传入initialSize,则默认是1024×1024。

列名称，是否需要压缩，都是需要传入的。

ByteBuffer声明时预留了4个字节，为了放column type id,这个在ColumnType的构造里有介绍过。

  1. override def initialize(
  2. initialSize: Int,
  3. columnName: String = "",
  4. useCompression: Boolean = false) = {
  5. val size = if (initialSize == 0) DEFAULT_INITIAL_BUFFER_SIZE else initialSize //如果没有默认1024×1024 byte
  6. this.columnName = columnName
  7. // Reserves 4 bytes for column type ID
  8. buffer = ByteBuffer.allocate(4 + size * columnType.defaultSize) // buffer的初始化长度，需要加上4byte类型ID空间。
  9. buffer.order(ByteOrder.nativeOrder()).putInt(columnType.typeId)//根据nativeOrder排序，然后首先放入typeId
  10. }

存储的方式如下：

Int的type id 是0， string的 type id 是 7. 后面就是实际存储的数据了。

第九篇：Spark SQL 源码分析之 In-Memory Columnar Storage源码分析之 cache table

ByteBuffer写入过程:

存储结构都介绍完毕，最后开始对Table进行scan了，scan后对每一个分区的每个Row进行操作遍历：

1、读每个分区的每条Row

2、获取每个列的值，从builders数组里找到索引 i 对应的bytebuffer，追加至bytebuffer。

  1. while (baseIterator.hasNext && rowCount < batchSize) {
  2. //遍历每一条记录
  3. row = baseIterator.next()
  4. var i = 0
  5. //这里row length是2，i的取值是0 和 1 Ps:还是拿src table做测试，每一个Row只有2个字段，key, value所有长度为2
  6. while (i < row.length) {
  7. //获取columnBuilders， 0是IntColumnBuilder，
  8. //BasicColumnBuilder的appendFrom
  9. //Appends `row(ordinal)` to the column builder.
  10. columnBuilders(i).appendFrom(row, i) //追加到对应的bytebuffer
  11. i += 1
  12. }
  13. //该行已经插入完毕
  14. rowCount += 1
  15. }
  16. //limit and rewind,Returns the final columnar byte buffer.
  17. columnBuilders.map(_.build())

追加过程：

根据当前builder的类型，从row的对应索引中取出值，最后追加到builder的bytebuffer内。

  1. override def appendFrom(row: Row, ordinal: Int) {
  2. //ordinal是Row的index，0就是第一列值，1就是第二列值，获取列的值为field
  3. //最后在将该列的值put到该buffer内
  4. val field = columnType.getField(row, ordinal)
  5. buffer = ensureFreeSpace(buffer, columnType.actualSize(field))//动态扩容
  6. columnType.append(field, buffer)
  7. }

ensureFreeSpace：

主要是操作buffer，如果要追加的数据大于剩余空间，就扩大buffer。

  1. //确保剩余空间能容下，如果剩余空间小于 要放入的大小，则重新分配一看内存空间
  2. private[columnar] def ensureFreeSpace(orig: ByteBuffer, size: Int) = {
  3. if (orig.remaining >= size) { //当前buffer剩余空间比要追加的数据大，则什么都不做，返回自身
  4. orig
  5. } else { //否则扩容
  6. // grow in steps of initial size
  7. val capacity = orig.capacity()
  8. val newSize = capacity + size.max(capacity / 8 + 1)
  9. val pos = orig.position()
  10. orig.clear()
  11. ByteBuffer
  12. .allocate(newSize)
  13. .order(ByteOrder.nativeOrder())
  14. .put(orig.array(), 0, pos)
  15. }
  16. }

......

最后调用MapPartitionsRDD.cache()，将该RDD缓存并添加到spark cache管理中。

至此，我们将一张spark sql table缓存到了spark的jvm中。

四、总结

对于数据的存储结构，我们常常关注持久化的存储结构，并且在长久时间内有了很多种高效结构。

但是在实时性的要求下，内存数据库越来越被关注，如何优化内存数据库的存储结构，是一个重点，也是一个难点。

对于Spark SQL 和 Shark 里的列存储 是一种优化方案，提高了关系查询中列查询的速度，和减少了内存占用。但是中存储方式还是比较简单的，没有额外的元数据和索引来提高查询效率，希望以后能了解到更多的In-Memory Storage。

——EOF——

创文章，转载请注明：

转载自：OopsOutOfMemory盛利的Blog，作者： OopsOutOfMemory

本文链接地址：http://blog.csdn.net/oopsoom/article/details/39525483

注：本文基于署名-非商业性使用-禁止演绎 2.5 *(CC BY-NC-ND 2.5 CN)协议，欢迎转载、转发和评论，但是请保留本文作者署名和文章链接。如若需要用于商业目的或者与授权方面的协商，请联系我。

第九篇：Spark SQL 源码分析之 In-Memory Columnar Storage源码分析之 cache table

转自：http://blog.csdn.net/oopsoom/article/details/39525483

相关文章