前言
使用Starrocks引擎中的窗口函数 row_number() over( )对10亿的数据集进行去重操作,BE内存溢出问题频发(忘记当时指定的BE内存上限是多少了.....),此时才意识到,开窗操作,如果使用 不当,反而更容易引发性能问题。 下文是对Hive中的窗口函数底层源码进行初步学习,若有问题,请指正~
一、窗口函数的执行步骤
(1)将数据分割成多个分区;
(2)在各个分区上调用窗口函数;
由于窗口函数的返回结果不是一个聚合值,而是另一张表的格式(table-in, table-out),因此Hive社区引入分区表函数 Partitioned Table Function(PTF)。
简略的代码流转图:
hive会把QueryBlock,翻译成执行操作数OperatorTree,其中每个operator都会有三个重要的方法:
- initializeOp() :初始化算子
- process() :执行每一行数据
- forward() :把处理好的每一行数据发送到下个Operator
当遇到窗口函数时,会生成PTFOperator,PTFOperator依赖PTFInvocation 读取已经排好序的数据,创建相应的输入分区:PTFPartition inputPart;
WindowTableFunction 负责管理窗口帧、调用窗口函数(UDAF)、并将结果写入输出分区: PTFPartition outputPart。
二、源码分析
2.1 PTFOperator 类
是PartitionedTableFunction的运算符,继承Operator抽象类(Hive运算符基类)
重写process(Object row, int tag) 方法,该方法来处理一行数据Row
@Overridepublic void process(Object row, int tag) throws HiveException {if (!isMapOperator) {/** check if current row belongs to the current accumulated Partition:* - If not:* - process the current Partition* - reset input Partition* - set currentKey to the newKey if it is null or has changed.*/newKeys.getNewKey(row, inputObjInspectors[0]);//会判断当前row所属的Key(newKeys)是否等于当前正在累积数据的partition所属的key(currentKeys)boolean keysAreEqual = (currentKeys != null && newKeys != null) ?newKeys.equals(currentKeys) : false;// 如果不相等,就结束当前partition分区的数据累积,触发窗口计算if (currentKeys != null && !keysAreEqual) {// 关闭正在积累的分区ptfInvocation.finishPartition();}// 如果currentKeys为空或者被改变,就将newKeys赋值给currentKeysif (currentKeys == null || !keysAreEqual) {// 开启一个新的分区partitionptfInvocation.startPartition();if (currentKeys == null) {currentKeys = newKeys.copyKey();} else {currentKeys.copyKey(newKeys);}}} else if (firstMapRow) { // 说明当前row是进入的第一行ptfInvocation.startPartition();firstMapRow = false;}// 将数据row添加到分区中,积累数据ptfInvocation.processRow(row);}
上面的代码可以看出,所有数据应该是按照分区排好了序,排队进入process方法,当遇到进入的row和当前分区不是同一个key时,当前分区就可以关闭了,然后在打开下一个分区。
2.2 PTFInvocation类
PTFInvocation是PTFOperator类 的内部类
在PTFOperator的初始化方法中创建了实例。
@Overrideprotected void initializeOp(Configuration jobConf) throws HiveException {...ptfInvocation = setupChain();ptfInvocation.initializeStreaming(jobConf, isMapOperator);...}
它的主要作用是负责PTF 数据链中行( row)的流动,通过 ptfInvocation.processRow(row) 方法调用传递链中的每一行,并且通过ptfInvocation.startPartition()、ptfInvocation.finishPartition()方法来通知分区何时开始何时结束。
该类中包含TableFunction,用来处理分区数据。
PTFPartition inputPart; // inputPart理解为:分区对象,一直是在复用一个inputPart
TableFunctionEvaluator tabFn; // tabFn理解为:窗口函数的实例//向分区中添加一行数据
void processRow(Object row) throws HiveException {if (isStreaming()) {// tabFn是窗口函数的实例handleOutputRows(tabFn.processRow(row));} else {// inputPart就是当前正在累积数据的分区inputPart.append(row);}
}// 开启一个分区
void startPartition() throws HiveException {if (isStreaming()) {tabFn.startPartition();} else {if (prev == null || prev.isOutputIterator()) {if (inputPart == null) {// 创建新分区对象:PTFPartition对象createInputPartition();} else {// 重置分区inputPart.reset();}}}if (next != null) {next.startPartition();}
}// 关闭一个分区
void finishPartition() throws HiveException {if (isStreaming()) {handleOutputRows(tabFn.finishPartition());} else {if (tabFn.canIterateOutput()) {outputPartRowsItr = inputPart == null ? null :tabFn.iterator(inputPart.iterator());} else {// tabFn是窗口函数的实例,execute方法:执行窗口函数逻辑的计算,返回outputPart依旧是一个分区对象outputPart = inputPart == null ? null : tabFn.execute(inputPart);outputPartRowsItr = outputPart == null ? null : outputPart.iterator();}if (next != null) {if (!next.isStreaming() && !isOutputIterator()) {next.inputPart = outputPart;} else {if (outputPartRowsItr != null) {while (outputPartRowsItr.hasNext()) {next.processRow(outputPartRowsItr.next());}}}}if (next != null) {next.finishPartition();} else {if (!isStreaming()) {if (outputPartRowsItr != null) {while (outputPartRowsItr.hasNext()) {// 将窗口函数计算结果逐条输出到下一个Operator中forward(outputPartRowsItr.next(), outputObjInspector);}}}}
}
2.3 PTFPartition类
该类表示由TableFunction或WindowFunction来处理的行集合,使用PTFRowContainer来保存数据。
private final PTFRowContainer<List<Object>> elems; // 存放数据的容器public void append(Object o) throws HiveException {//在往PTFPartition中添加数据时,如果当前累计条数超过了Int最大值(21亿),会抛异常。if (elems.rowCount() == Integer.MAX_VALUE) {throw new HiveException(String.format("Cannot add more than %d elements to a PTFPartition",Integer.MAX_VALUE));}@SuppressWarnings("unchecked")List<Object> l = (List<Object>)ObjectInspectorUtils.copyToStandardObject(o, inputOI, ObjectInspectorCopyOption.WRITABLE);elems.addRow(l);
}
2.4 TableFunctionEvaluator类
该类负责对分区内的数据做实际的窗口计算
public abstract class TableFunctionEvaluator {
transient protected PTFPartition outputPartition; // transient瞬态变量,该属性可以不参与序列化// iPart理解为:分区对象
public PTFPartition execute(PTFPartition iPart)throws HiveException {if (ptfDesc.isMapSide()) {return transformRawInput(iPart);}PTFPartitionIterator<Object> pItr = iPart.iterator();PTFOperator.connectLeadLagFunctionsToPartition(ptfDesc.getLlInfo(), pItr);if (outputPartition == null) {outputPartition = PTFPartition.create(ptfDesc.getCfg(),tableDef.getOutputShape().getSerde(),OI, tableDef.getOutputShape().getOI());} else {outputPartition.reset();}// 入参1:输入PTFPartition转换的迭代器;入参2:输出PTFPartitionexecute(pItr, outputPartition);return outputPartition;
}protected abstract void execute(PTFPartitionIterator<Object> pItr, PTFPartition oPart) throws HiveException;
}
抽象方法 execute(PTFPartitionIterator pItr, PTFPartition oPart) 方法的具体实现在子类WindowingTableFunction中
public class WindowingTableFunction extends TableFunctionEvaluator {@Override
public void execute(PTFPartitionIterator<Object> pItr, PTFPartition outP) throws HiveException {ArrayList<List<?>> oColumns = new ArrayList<List<?>>();PTFPartition iPart = pItr.getPartition();StructObjectInspector inputOI = iPart.getOutputOI();WindowTableFunctionDef wTFnDef = (WindowTableFunctionDef) getTableDef();for (WindowFunctionDef wFn : wTFnDef.getWindowFunctions()) {// 这里是判断逻辑:如果该窗口定义是一个从第一行到最后一行的全局无限窗口就返回false,反之trueboolean processWindow = processWindow(wFn.getWindowFrame());pItr.reset();if (!processWindow) {Object out = evaluateFunctionOnPartition(wFn, iPart);if (!wFn.isPivotResult()) {out = new SameList(iPart.size(), out);}oColumns.add((List<?>) out);} else {oColumns.add(executeFnwithWindow(wFn, iPart));}}/** Output Columns in the following order* - the columns representing the output from Window Fns* - the input Rows columns*/for (int i = 0; i < iPart.size(); i++) {ArrayList oRow = new ArrayList();Object iRow = iPart.getAt(i);for (int j = 0; j < oColumns.size(); j++) {oRow.add(oColumns.get(j).get(i));}for (StructField f : inputOI.getAllStructFieldRefs()) {oRow.add(inputOI.getStructFieldData(iRow, f));}//最终将处理好的数据逐条添加到输出PTFPartition中outP.append(oRow);}
}// Evaluate the function result for each row in the partition
ArrayList<Object> executeFnwithWindow(WindowFunctionDef wFnDef,PTFPartition iPart)throws HiveException {ArrayList<Object> vals = new ArrayList<Object>();for (int i = 0; i < iPart.size(); i++) {// 入参:1.窗口函数、2.当前行的行号、3.输入PTFPartition对象Object out = evaluateWindowFunction(wFnDef, i, iPart);vals.add(out);}return vals;
}// Evaluate the result given a partition and the row number to process
private Object evaluateWindowFunction(WindowFunctionDef wFn, int rowToProcess, PTFPartition partition)throws HiveException {BasePartitionEvaluator partitionEval = wFn.getWFnEval().getPartitionWindowingEvaluator(wFn.getWindowFrame(), partition, wFn.getArgs(), wFn.getOI(), nullsLast);// 给定当前行,获取窗口的聚合return partitionEval.iterate(rowToProcess, ptfDesc.getLlInfo());
}}
注:WindowingTableFunction类中的execute方法 ,没怎么理解清楚,待补充~
三、Hive SQL窗口函数实现原理
window Funtion的使用语法:
select col1,col2,row_number() over (partition by col1 order by col2 窗口子句) as rnfrom tableA
上面的语句主要分两部分
-
window函数部分(window_func)
-
窗口定义部分
3.1 window函数部分
windows函数部分即是:在窗口上执行的函数。主要有count 、sum、avg聚合类窗口函数、还有常用的row_number、rank这样的排序函数。
3.2 窗口定义部分
即为: over里面的三部分内容(均可省略不写)
-
partition by 分区
-
order by 排序
-
(rows | range )between ... and ..... 窗口子句
ps :Hive 窗口函数的详细介绍:
(07)Hive——窗口函数详解_hive 窗口函数-CSDN博客
3.3 window Function实现原理
窗口函数的实现,主要借助 Partitioned Table Function (即PTF);
(1)PTF的输入可以是:表、子查询或另一个PTF函数输出;
(2)PTF输出是一张表。
写一个相对复杂的sql,来看一下执行窗口函数时,数据的流转情况:
select id,sq,cell_type,rank,row_number() over(partition by id order by rank ) as rn ,rank() over(partition by id order by rank) as r,dense_rank() over(partition by cell_type order by id) as dr from window_test_table group byid,sq,cell_type,rank;
数据流转如下图:
以上代码实现主要有三个阶段:
-
计算除窗口函数以外所有的其他运算,如:group by,join ,having等。上面的代码的第一阶段即为:
selectid, sq, cell_type, rank
from window_test_table
group byid, sq, cell_type, rank;
-
将第一步的输出作为第一个 PTF 的输入,计算对应的窗口函数值。上面代码的第二阶段即为:
select id,sq,cell_type,rank,rn,r
from
window(<w>,--将第一阶段输出记为wpartition by id, --分区order by rank, --窗口函数的order[rn:row_number(),r:rank()] --窗口函数调用)
由于row_number(),rank() 两个函数对应的窗口是相同的(partition by id order by rank),因此,这两个函数可以在一次shuffle中完成。
-
将第二步的输出结果作为 第二个PTF 的输入,计算对应的窗口函数值。上面代码的第三阶段即为:
select id,sq,cell_type,rank,rn,r,dr
from
window(<w1>,--将第二阶段输出记为w1partition by cell_type, --分区order by id, --窗口函数的order[dr:dense_rank()] --窗口函数调用)
由于dense_rank()的窗口与前两个函数不同,因此需要再partition一次,得到最终的输出结果。
总结:上述代码显示需要shuffle三次才能得到最终的结果(第一阶段的group by ,第二阶段,第三阶段的开窗操作)。对应到MapReduce程序,即需要经历三次 map->reduce组合;对应到spark sql上,需要Exchange三次,再加上中间排序操作,在数据量很大的情况下,效率上确实会有较大的影响。
四、窗口函数的性能问题
在使用Hive进行数据处理时,借助窗口函数可以对数据进行分组、排序等操作,但是在使用row_number这类窗口函数时,会遇到性能较慢的问题,j即比普通的聚合函数( sum,min,max等)运行成本更高,为啥?
4.1 性能问题产生原因
4.1.1 第一个版本
小破站一个up主给出的答案:
原因:
(1)开窗函数不能做预聚合 ,数据量很多,shuffle慢,计算慢,并且会有
数据倾斜的风险;
(2)开窗多一步order by ,更耗时间;
4.1.2 第二个版本
原因:
(1)普通的聚合函数语句,可以根据函数不同,采用partial + merge 的方式运行,也即是map端预聚合;但那是window 窗口语句只能在reduce 端一次性聚合,即只有complete 执行模式。
(2)普通聚合函数的物理执行计划分为SortBased和HashBased的;而window是SortBased。
(3)window语句作用于 对行,并为每行返回一个聚合结果,这决定了window在执行过程中需要更大的buffer 进行汇总。
4.2 性能问题的优化方法
4.2.1 用聚合函数替代 排序开窗函数
例如:假设需要求出历史至今用户粒度末次交易的sku名称或者交易金额等,这种情况下,可以将 交易时间和sku名称拼接起来,取max ,之后再将sku名称拆解开,即能达到预期效果。
在Hive 中,row_number是一个常用的窗口函数,用于为结果集中的每一行分配一个唯一的数字。通常会搭配over子句来指定窗口的范围和排序方式。例如:
select col1,col2,row_number() over (partition by col1 order by col2 窗口子句) as rnfrom tableA
上述示例row_number 函数将根据col1进行分组,并按照col2的值进行排序,为每一组数据分配一个唯一的行号。然而,在处理大规模数据时,使用row_number可能会导致性能下降,这是因为row_number 需要对数据进行排序和标记,而这些操作在大数据量下会消耗较多的计算资源。
注: 以下都是row_number() over () 开窗函数性能优化的几种方式:
4.2.2 减少数据量
一种最直接的优化方法是减少需要进行row_number计算的数据量。可以通过在where子句中添加条件、对数据进行分区等方式来减小数据规模,从而提升计算性能。
ps: 这种方式在生产环境中用过。
4.2.3 避免多次排序
在使用row_number时,尽量避免多次排序操作。可以将row_number 函数应用在子查询中,然后再进行排序操作,避免重复的排序过程。
selectcol1,col2,rn
from
( select col1,col2,row_number() over (partition by col1 order by col2) as rnfrom tableA) tmp1
order by col1,col2;
参考文章:
常用的SQL优化方式, 用聚合函数替代排序开窗求最值, sparksql, hivesql_哔哩哔哩_bilibili
https://blog.51cto.com/u_16213435/9877979
Hive学习(一)窗口函数源码阅读_hive 源码阅读-CSDN博客
https://mp.weixin.qq.com/s/WBryrbpHGO9jmzMp0e7jhw