[SPARK][SQL] Tungsten Codegen优势与表达式生成
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坏男人的骚年
2025-03-30 08:42:53
Tungsten，启动于2015年，旨在优化CPU和内存使用。在对数据处理瓶颈进行分析后，发现主要瓶颈并非来自I/O或网络问题，而是CPU和内存限制。Tungsten通过代码生成，利用现代编译器和CPU的性能，优化了数据处理效率。
Tungsten的CodeGen分为两个主要部分：基本表达式代码生成与全阶段代码生成（WSCG）。基本表达式代码生成针对的是最简单的运算任务，而WSCG则进一步整合同一Stage内的操作符，生成统一的代码块，将所有计算融合为一个函数。
在Spark中，优化主要分为静态优化和动态优化。静态优化包括基于规则和基于代价的优化，目标是在执行前确定最优执行计划。动态优化，则通过自适应执行优化（AQE）等技术，在执行过程中调整计划，消除数据倾斜、降低IO，提高资源利用率。
Spark Codegen的优势主要体现在两个方面：基本表达式的代码生成与全阶段代码生成。基本代码生成将表达式转化为独立的处理模块；全阶段代码生成则将多个RDD的计算整合，生成一次性执行的代码，大幅提升计算效率。
与传统SQL执行的火山模型相比，Codegen的优势主要体现在：无虚函数调用，内存中的中间数据与CPU寄存器操作，以及循环展开与SIMD优化。在火山模型中，每次操作符处理数据需要保存在内存中，而Codegen则将数据直接放入寄存器，减少内存访问延迟。同时，编译器和CPU能够高效处理简单循环，避免了复杂函数调用带来的开销。
Codegen的实现依赖于Janino动态编译器，该工具可以快速编译Java代码。在Codegen中，表达式被转换为特定的Java代码，省去了对象创建与函数调用的开销，提高了计算效率。
在使用Janino实现表达式生成时，Spark定义了CodegenContext来管理生成代码所需的信息，如变量、函数和对象定义。表达式代码生成的过程涉及到将表达式绑定到输入模式、规范表达式、并生成实际的Java代码。
对于Project（投影）操作的代码生成，Spark在关闭全阶段代码生成时，会调用特定的子类来生成Java代码，实现高效的数据投影逻辑。Project操作涉及到将输出列与输入模式绑定，生成Java代码以实现数据的投影与输出。
总结而言，Tungsten Codegen通过静态和动态优化策略，显著提升了Spark的计算效率。它通过基本表达式代码生成与全阶段代码生成，有效减少了虚函数调用，优化了内存访问，以及利用SIMD特性，实现了高性能的数据处理。
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