Spark聚合优化：我们如何通过解决GroupBy性能瓶颈和避免使用spark EXPAND命令，将运行时间从4小时缩减至40分钟。

处理大规模数据集的高效处理是大数据处理中至关重要的任务，但这并不罕见遇到性能瓶颈。本文详细介绍了我们如何优化一个Spark作业，该作业输入大约1000亿条记录，在运行了4个多小时后因查询执行效率低下而失败。通过识别并解决EXPAND操作的使用问题，我们将运行时间缩短到了仅仅40分钟。

我们的Spark作业涉及聚合用户活动数据进行分析。输入大约包含100亿条记录，查询被设计为计算包含COUNT和COUNT DISTINCT操作的多个指标：COUNT和COUNT DISTINCT分别是计数和计算唯一值的SQL函数。

    COUNT(CASE WHEN random_id IN (1,3) AND random_flag = 'true' THEN random_id_2 END) AS random_metric_1,  
    COUNT(DISTINCT CASE WHEN random_id IN (1,3) AND random_flag = 'true' THEN random_id_2 END) AS random_metric_2,  
    COUNT(CASE WHEN random_id IN (2,4,5) THEN random_id_2 END) AS random_metric_3,  
    COUNT(DISTINCT CASE WHEN random_id IN (2,4,5) THEN random_id_2 END) AS random_metric_4  
    FROM random.table  
    GROUP BY 1,2,3,4,5,6,7,8,9;

这个查询根据多个列对记录进行了分组，并使用条件 COUNT 和 COUNT DISTINCT 计算了多个度量。然而，Spark 任务运行得非常慢，并在运行了超过 4 小时之后最终失败了。当我们分析 Spark UI 时，发现问题是由于一个叫 EXPAND 的操作导致的。

当我们查看Spark UI中的SQL选项卡时，我们发现：

1. 扩展操作：Spark 的执行计划引入了一个扩展命令（EXPAND），这大大增加了处理的记录数量。虽然 GROUP BY 操作的输入是 730 亿条记录，但 EXPAND 命令生成了 3000 亿条记录。
2. 主要原因：使用 COUNT DISTINCT 表达式迫使 Spark 对记录进行类似于笛卡尔积的扩展来计算不同的计数。这种不必要的数据膨胀是造成运行缓慢的主要原因。

EXPAND命令具体是什么，Spark在什么情况下会使用它？

EXPAND——是 Spark 中一个相对不那么广为人知的操作，在特定情况下使用。为了更好地理解它的功能，我们深入研究了 Spark 的源代码，以更好地理解它的功能。

扩展: 此操作会把所有的组表达式用在每一行输入上，从而从单行输入生成多行输出。

当查询涉及 GROUPING SETS 、CUBE 或 ROLLUP ，或者在 GROUP BY 子句中使用多个 COUNT DISTINCT 聚合函数时，Spark 会触发 EXPAND 命令。

为了优化查询，我们重构了逻辑，尽可能地移除了 COUNT DISTINCT。相反，我们使用条件表达式预先汇总了不同的值。例如：

    COUNT(DISTINCT CASE WHEN random_id IN (1,3) AND random_flag= 'true' THEN random_id_2 END) AS random_metric

此 SQL 代码片段用于计算满足特定条件的唯一 random_id_2 值的数量。具体来说，它会选择 random_id 为 1 或 3 并且 random_flag 为 'true' 的记录，并统计这些记录中 random_id_2 的唯一值。

计算当 random_id 为 1 或 3 且 random_flag 为 'true' 时的最大值，结果为 1 或者 0，最后命名为 lcp_unique_visitor

MAX(CASE WHEN random_id IN (1,3) AND random_flag = 'true' THEN 1 ELSE 0 END) AS lcp_unique_visitor

这种方法确保在聚合前，不同值已在记录级别上解决。通过将此逻辑应用于所有 COUNT DISTINCT 表达式，我们简化了统计，避免了不必要的展开操作。

1. 执行计划更改：优化后，Spark的执行计划不再包含EXPAND算子。
2. 运行时改进：之前耗时超过4小时未能完成的Spark作业现在仅用40分钟就成功完成了。
3. 资源利用率：在移除了EXPAND瓶颈后，集群的资源使用效率显著提升，减少了内存和计算资源的消耗。

1. 避免在聚合函数中使用 COUNT DISTINCT: 尽可能用条件聚合如 MAX 或 SUM 替换 COUNT DISTINCT 以简化执行计划的复杂性。
2. 理解 Spark 的执行计划 ：通过 Spark UI 分析物理计划，并识别可能引起效率低下的操作，例如 EXPAND。
3. 预聚合数据 ：如果条件允许，预聚合数据以减少 GROUP BY 操作中的计算负担。
4. 迭代和测试 ：逐步进行优化，并重新运行较小的查询来验证执行计划和性能的变化。

通过分析Spark UI界面并重构我们的查询逻辑，我们将一个失败的任务成功改造成高效的。取消了EXPAND操作并用预先聚合的条件逻辑替换COUNT DISTINCT被证明是最关键的优化方法。这些策略对任何大型的Spark任务都适用，特别是在性能因为类似的问题而受影响的地方。

高效地处理Spark不仅需要理解执行计划，还需要编写查询。当你处理大规模数据集时，时刻关注Spark UI中的潜在瓶颈——不要害怕调整你的方法！