Spark缓存如何影响物理计划解析

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本文深入探讨了Spark DataFrame缓存机制及其对物理计划的影响。我们解释了当DataFrame在调用`cache()`之前已存在于内存中，或启用了自适应查询执行（AQE）时，`explain()`输出的物理计划可能不会发生显著变化的原因。通过示例，文章展示了缓存如何引入`InMemoryTableScan`节点，并提供了调试和优化Spark查询计划的专业建议。

Spark缓存与物理计划解析

Spark的DataFrame.cache()方法是一个重要的性能优化工具，它允许用户将DataFrame的数据持久化到内存或磁盘中，以避免重复计算。理论上，当一个DataFrame被缓存后，后续对其的计算应该直接从缓存中读取数据，从而加快执行速度。这种优化通常会在df.explain()输出的物理计划中体现为特定的节点，如InMemoryTableScan。然而，在某些情况下，用户可能会观察到即使调用了cache()，物理计划也未发生预期变化，这可能导致困惑。

物理计划未改变的常见原因

当您发现调用df.cache().count()后，df.explain()的物理计划与之前相比没有明显变化时，通常存在以下两种主要原因：

1. DataFrame数据已在内存中

最常见的原因是，您尝试缓存的DataFrame实际上已经以某种形式存在于内存中或其上游数据源已被缓存。InMemoryTableScan节点在物理计划中的出现，正是Spark表明它将从内存中的某个存储级别读取数据。

考虑以下示例中的物理计划片段：

== Physical Plan ==
AdaptiveSparkPlan isFinalPlan=false
+- InMemoryTableScan [idx#12021L, (REDACTED), ... 32 more fields], StorageLevel(disk, memory, deserialized, 1 replicas)
            +- AdaptiveSparkPlan isFinalPlan=false
...

如果df.explain()在调用df.cache()之前就已经显示了InMemoryTableScan节点，这意味着您的DataFrame（或其底层数据）已经驻留在内存中。这可能是由于：

• 该DataFrame是从另一个已经被缓存的DataFrame转换而来。
• 该DataFrame是通过spark.read.table()读取了一个已经持久化的表。
• 在代码中的某个早期阶段，该DataFrame或其祖先已经被显式或隐式地缓存了。

在这种情况下，再次调用df.cache()并不会对物理计划产生可见的改变，因为Spark已经识别出数据源是内存中的。

2. 自适应查询执行（AQE）的影响

Spark的自适应查询执行（Adaptive Query Execution, AQE）是另一个可能导致isFinalPlan=false并使物理计划看起来不“最终”的原因。当spark.sql.adaptive.enabled配置为true时（如您的配置所示），Spark会在运行时根据实际数据和统计信息动态调整查询计划。

您的Spark配置片段：

             .config("spark.sql.adaptive.enabled", True)
             .config("spark.sql.adaptive.skewJoin.enabled", True)

启用AQE意味着Spark在explain()时展示的计划可能是一个初步的计划，它会在查询执行过程中根据中间结果进行优化和调整。因此，isFinalPlan=false是AQE正常工作的一个标志，它表示该计划在运行时仍可能发生变化，而不是一个固定的最终执行计划。这与缓存行为本身无关，而是Spark优化器的一种高级特性。

缓存如何改变物理计划的示例

为了更好地理解cache()如何影响物理计划，我们可以看一个数据最初从磁盘读取的例子。在这种情况下，cache()操作将显着改变物理计划，引入内存相关的节点。

from pyspark.sql import SparkSession
import pyspark.sql.functions as F

# 初始化SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("SparkCachingDemo").getOrCreate()

# 1. 从磁盘读取CSV文件
# 假设当前目录下有一个名为 "csvWithArrays.csv" 的文件
df = spark.read.option("header", "true").option("delimiter", ";").csv("./csvWithArrays.csv")

print("--- 缓存前物理计划 ---")
df.select(F.col("Id")).explain(mode='simple')

# 预期输出类似:
# == Physical Plan ==
# FileScan csv [Id#...] Batched: false, DataFilters: [], Format: CSV, Location: InMemoryFileIndex(...), PartitionFilters: [], PushedFilters: [], ReadSchema: struct<Id:string>

# 2. 执行一个Action触发数据加载并缓存
print("\n--- 触发缓存并计数 ---")
# cache() 是一个转换操作，需要一个action来触发
# count() 是一个action，会触发数据的读取和缓存
_ = df.cache().count() # 使用 _ 忽略返回值，仅为触发action

print("\n--- 缓存后物理计划 ---")
df.select(F.col("Id")).explain(mode='simple')

# 预期输出类似:
# == Physical Plan ==
# InMemoryTableScan [Id#...]
#    +- InMemoryRelation [Id#..., Subject#..., Marks#...], StorageLevel(disk, memory, deserialized, 1 replicas)
#          +- FileScan csv [Id#...,Subject#...,Marks#...] Batched: false, DataFilters: [], Format: CSV, Location: InMemoryFileIndex(...), PartitionFilters: [], PushedFilters: [], ReadSchema: struct<Id:string,Subject:string,Marks:string>

# 清除缓存（可选）
df.unpersist()
spark.stop()

在这个例子中，我们可以清楚地看到：

• 缓存前： 物理计划包含FileScan节点，表明数据将从磁盘文件读取。
• 缓存后： 物理计划中引入了InMemoryTableScan和InMemoryRelation节点。这明确指示Spark现在将从内存中的持久化关系中读取数据，而不是再次执行文件扫描。

调试与优化建议

1. 审查DataFrame的来源： 如果您观察到InMemoryTableScan在cache()之前就已存在，请回溯您的DataFrame定义。检查df是如何创建的，它是否基于一个已经缓存的RDD、DataFrame，或者是否从一个内存表（例如，通过createOrReplaceTempView创建的临时视图，而底层数据已被缓存）中读取。
2. 理解isFinalPlan=false： 当spark.sql.adaptive.enabled为true时，isFinalPlan=false是预期行为。这意味着Spark在执行过程中会持续优化计划。这通常是一个好事情，因为它允许Spark根据运行时统计数据做出更优的决策。
3. 禁用AQE以简化计划分析（仅限调试）： 对于教育目的或在调试复杂的查询计划时，您可以暂时将spark.sql.adaptive.enabled设置为false。这将禁用运行时优化，使explain()输出的计划更加静态和易于理解，从而更容易观察到cache()等操作带来的直接变化。

   # 仅用于调试，生产环境通常建议开启AQE
   spark.conf.set("spark.sql.adaptive.enabled", "false")

4. 检查StorageLevel： 可以通过df.storageLevel来检查DataFrame当前的存储级别。如果它显示为StorageLevel(disk, memory, deserialized, 1 replicas)或类似级别，则表示它已经被缓存。

总结

Spark DataFrame的缓存机制是提高性能的关键，但其对物理计划的影响并非总是显而易见的。当您发现cache()操作后物理计划没有变化时，通常是因为数据在调用cache()之前就已经在内存中，或者因为自适应查询执行（AQE）正在动态调整计划。通过仔细审查DataFrame的来源和理解Spark的优化器行为，您可以更有效地利用缓存并准确解读物理计划。在调试时，暂时禁用AQE可以帮助您获得更清晰的计划视图。

到这里，我们也就讲完了《Spark缓存如何影响物理计划解析》的内容了。个人认为，基础知识的学习和巩固，是为了更好的将其运用到项目中，欢迎关注golang学习网公众号，带你了解更多关于的知识点！