阿里云EMR Remote Shuffle Service新功能点睛之笔：AQE与流控

阿里云EMR自2020年推出Remote Shuffle Service(RSS)以来，帮助了诸多客户解决Spark作业的性能、稳定性问题，并使得存算分离架构得以实施。为了更方便大家使用和扩展RSS，阿里云EMR团队在RSS 3.3版本中推出了两大新功能：AQE（自动查询优化）和流控。

AQE（Automatic Query Execution Optimization）

AQE是RSS 3.3版本中推出的一个重要功能，它可以自动优化Spark SQL查询的执行计划，从而提高查询性能。AQE主要通过以下几种方式来优化查询执行计划：

• 选择最优的Join算法：AQE可以根据查询的实际数据分布和查询条件，选择最优的Join算法，如Sort-Merge Join、Hash Join或Broadcast Join等。
• 选择最优的数据读取顺序：AQE可以根据查询的实际数据分布和查询条件，选择最优的数据读取顺序，如顺序扫描、随机访问或分区扫描等。
• 选择最优的Shuffle算法：AQE可以根据查询的实际数据分布和查询条件，选择最优的Shuffle算法，如Sort-based Shuffle、Hash-based Shuffle或Exchange Shuffle等。

流控（Flow Control）

流控是RSS 3.3版本中推出的另一个重要功能，它可以控制Spark作业在执行过程中产生的Shuffle数据流的速率，从而避免Shuffle数据流过大而导致网络拥塞或作业失败。流控主要通过以下几种方式来控制Shuffle数据流的速率：

• 基于背压的流控： 当Shuffle数据流过大时，接收端会向发送端发送背压信号，要求发送端降低数据发送速率。
• 基于速率限制的流控： 用户可以为Shuffle数据流设置一个速率限制，当Shuffle数据流的速率超过该限制时，发送端会自动降低数据发送速率。
• 基于拥塞控制的流控： 当网络拥塞时，发送端会自动降低数据发送速率，以避免网络拥塞加剧。

AQE和流控的应用场景

AQE和流控可以广泛应用于各种Spark作业，包括：

• 数据仓库查询： AQE可以自动优化数据仓库查询的执行计划，从而提高查询性能。
• 机器学习训练： AQE可以自动优化机器学习训练作业的执行计划，从而提高训练速度。
• 流式计算： 流控可以控制流式计算作业产生的Shuffle数据流的速率，从而避免网络拥塞或作业失败。

AQE和流控的使用方法

AQE和流控的使用方法非常简单，只需在Spark作业中设置相应的配置参数即可。具体来说，AQE可以通过设置spark.sql.adaptive.enabled参数来启用，流控可以通过设置spark.shuffle.service.flowControlEnabled参数来启用。

AQE和流控的优势

AQE和流控具有以下优势：

• 提高性能： AQE和流控可以提高Spark作业的性能，尤其是对于数据量大、计算复杂的作业。
• 提高稳定性： AQE和流控可以提高Spark作业的稳定性，减少作业失败的风险。
• 易于使用： AQE和流控的使用方法非常简单，只需在Spark作业中设置相应的配置参数即可。

结论

AQE和流控是RSS 3.3版本中推出的两大新功能，它们可以帮助用户轻松应对大数据挑战，提高Spark作业的性能和稳定性。