一、Distinct aggregation 算法

包含 distinct 關(guān)鍵字的 aggregation 由 4 個(gè)物理執(zhí)行步驟組成。我們使用以下 query 來(lái)介紹：

val dataset = Seq(
(1, "a"), (1, "a"), (1, "a"), (2, "b"), (2, "b"), (3, "c"), (3, "c")
).toDF("nr", "letter")
 
dataset.groupBy($"nr").agg(functions.countDistinct("letter")).explain(true)

① partial aggregation 步驟

第一步是創(chuàng)建一個(gè) partial aggregate，此 partial aggregate 的 grouping key 將不僅包括 query 中定義的 grouping key（nr），還包含 distinct 的列（letter），效果如 group by nr、letter，執(zhí)行計(jì)劃如下：

HashAggregate(keys=[nr#5, letter#6], functions=[], output=[nr#5, letter#6])
  +- LocalTableScan [nr#5, letter#6]

② partial merge aggregation 步驟

這一步將通過(guò) shuffle 將具有相同 grouping key（此處為 nr、letter）的數(shù)據(jù)劃分為同一分區(qū)：

+- HashAggregate(keys=[nr#5, letter#6], functions=[], output=[nr#5, letter#6])  
   +- Exchange hashpartitioning(nr#5, letter#6, 200)
        +- HashAggregate(keys=[nr#5, letter#6], functions=[], output=[nr#5, letter#6])
            +- LocalTableScan [nr#5, letter#6]

③ partial aggregation for distinct 步驟

第三步，Spark 最終開始執(zhí)行聚合，執(zhí)行的是 partial aggregate：

+- HashAggregate(keys=[nr#5], functions=[partial_count(distinct letter#6)], output=[nr#5, count#18L])
    +- HashAggregate(keys=[nr#5, letter#6], functions=[], output=[nr#5, letter#6])
        +- Exchange hashpartitioning(nr#5, letter#6, 200)
            +- HashAggregate(keys=[nr#5, letter#6], functions=[], output=[nr#5, letter#6])
                +- LocalTableScan [nr#5, letter#6]

④ final aggregation 步驟

第四步，partial aggregate（第三步）的結(jié)果將合并到最終結(jié)果中，并進(jìn)行返回。它涉及 shuffle：

HashAggregate(keys=[nr#5], functions=[count(distinct letter#6)], output=[nr#5, count(DISTINCT letter)#12L])
+- Exchange hashpartitioning(nr#5, 200)
      +- HashAggregate(keys=[nr#5], functions=[partial_count(distinct letter#6)], output=[nr#5, count#18L])
             +- HashAggregate(keys=[nr#5, letter#6], functions=[], output=[nr#5, letter#6])
                +- Exchange hashpartitioning(nr#5, letter#6, 200)
                   +- HashAggregate(keys=[nr#5, letter#6], functions=[], output=[nr#5, letter#6])
                      +- LocalTableScan [nr#5, letter#6]

我們用下面的這張圖來(lái)總結(jié)上述幾個(gè)步驟：

二、無(wú) Distinct aggregation 算法

無(wú) Distinct aggregation 會(huì)簡(jiǎn)單一些，僅包含兩個(gè)步驟，我們通過(guò)下面的例子來(lái)說(shuō)明：

val dataset = Seq(
  (1, "a"), (1, "a"), (1, "a"), (2, "b"), (2, "b"), (3, "c"), (3, "c")
).toDF("nr", "letter")
dataset.groupBy($"nr").count().explain(true)

①、partial aggregations 步驟

第一步即進(jìn)行局部聚合：

HashAggregate(keys=[nr#5], functions=[partial_count(1)], output=[nr#5, count#17L])
+- PlanLater LocalRelation [nr#5]

②、final aggregation 步驟

第二步，毫無(wú)疑問(wèn)，對(duì)部分結(jié)果進(jìn)行了最終匯總：

HashAggregate(keys=[nr#5], functions=[count(1)], output=[nr#5, count#12L])
+- HashAggregate(keys=[nr#5], functions=[partial_count(1)], output=[nr#5, count#17L])
   +- PlanLater LocalRelation [nr#5]

三、Hash-based 和 Sort-based aggregation

上述兩種模式都會(huì)調(diào)用到 createAggregate 方法，該方法為以下 3 種策略創(chuàng)建物理執(zhí)行計(jì)劃：

• hash-based
• object-hash-based
• sort-based

這 3 中策略有一些共性。一個(gè) Spark Sql aggregation 主要由兩部分組成：

• 一個(gè) agg buffer（聚合緩沖區(qū)：包含 grouping keys 和 agg value）
• 一個(gè) agg state（聚合狀態(tài)：僅 agg value）

每次調(diào)用 GROUP BY key 并對(duì)其使用一些聚合時(shí)，框架都會(huì)創(chuàng)建一個(gè)聚合緩沖區(qū)，保留給定的聚合（GROUP BY key）。指定 key（COUNT，SUM等）所涉及的聚合都在此聚合緩沖區(qū)存儲(chǔ)其部分（partial）或最終聚合結(jié)果，稱為聚合狀態(tài)。該狀態(tài)的存儲(chǔ)格式取決于聚合：

• 對(duì)于 AVG，它將是2個(gè)值，一個(gè)是出現(xiàn)次數(shù)，另一個(gè)是值的總和
• 對(duì)于 MIN，它將是到目前為止所看到的最小值
  依此類推

hash-based 策略使用可變的、原始的、固定 size 的類型來(lái)作為 agg state，包括：

• NullType
• BooleanType
• ByteType
• ShortType
• IntegerType
• LongType
• FloatType
• DoubleType
• DateType
• TimestampType
  這里的可變能力非常重要，因?yàn)?Spark 會(huì)直接修改該值（如對(duì)于 count 來(lái)說(shuō)，遇到新的 row，就會(huì)把 count 的值（agg state）加上 1）。

對(duì)于 agg state 的值是其他類型的情況，使用 object-hash-based 策略，該策略自 2.2.0 版本引入，目的是為了解決 hash-based 策略的局限性（必須使用可變的、原始的、固定 size 的類型來(lái)作為 agg state）。在 2.2.0 之前，針對(duì) HashAggregateExec 不支持的其他類型執(zhí)行的聚合都會(huì)轉(zhuǎn)換為 sort-based 的策略。大部分情況下，sort-based 的性能會(huì)比 hash-based 的差，因?yàn)樵诰酆锨皶?huì)進(jìn)行額外的排序。通過(guò)參數(shù) spark.sql.execution.useObjectHashAggregateExec 來(lái)控制是否使用 object-hash-based 聚合，默認(rèn)為 true。我們通過(guò)下面的例子來(lái)理解 sort-based 和 object-hash-based 的區(qū)別：
查詢

val dataset2 = Seq(
      (1, "a"), (1, "aa"), (1, "a"), (2, "b"), (2, "b"), (3, "c"), (3, "c")
    ).toDF("nr", "letter")
    dataset2.groupBy("nr").agg(functions.collect_list("letter").as("collected_letters")).explain(true)

如你所見，上圖兩個(gè)物理執(zhí)行計(jì)劃均只進(jìn)行一次 shuffle，但 sort-based 聚合相對(duì)于 object-hash-based 額外多了兩次排序，帶來(lái)性能開銷。

另一個(gè)值得關(guān)注的點(diǎn)是，hash-based 和 object-hash-based 運(yùn)行過(guò)程中如果內(nèi)存不夠用，會(huì)切換成 sort-based 聚合。對(duì)于 object-hash-based 聚合，通過(guò)參數(shù) spark.sql.objectHashAggregate.sortBased.fallbackThreshold 控內(nèi)存中（一種 hashMap）最多持有多少個(gè) agg buffer（一個(gè) grouping key 的組合一個(gè)），若超過(guò)該值，則切換為 sort-based agg，該配置默認(rèn)值為 128。如果切換為 sort-based agg，會(huì)打印如下日志：

ObjectAggregationIterator: Aggregation hash map reaches threshold capacity (128 entries), spilling and falling back to sort based aggregation. You may change the threshold by adjust option spark.sql.objectHashAggregate.sortBased.fallbackThreshold

對(duì)于 hash-based，該值為 Integer.MaxValue