Spark 3.0 한 번에 정리하기

Overview

본 포스트는 Spark Release 3.0 공식 페이지의 Jira 티켓을 참고하여 작성하였습니다.

Spark 3.0에서 향상된 기능은 Structed streaming, MLlib의 library, SQL, DataFrame의 API에도 영향을 미침
최적화와 관련된 다양한 것들이 추가
Spark 3.0은 Spark 2.4보다 약 2배 빠름 (30TB 환경의 TCP-DS)
Spark SQL: Release에서 가장 많이 변화, 해결된 티켓의 46%
PySpark: 기능과 사용성이 개선
- Python의 타입 힌트와 새로운 padas UDF(User Defined Function) type를 포함하여 pandas의 UDF API를 재설계
- 더 나은 Python스러운 에러 핸들링이 포함
Others
- JDK 11지원으로 JVM 자체의 성능 향상 (+GC) 기대
- Hadoop개선으로 S3에 접속할 때 S3A 등의 최신 conncetor를 사용 가능
- Scala 2.11 제거됨에 따라 backward compatibility를 고려X
- ORC 버전 업데이트

TCP-DS
빅데이터 시스템을 포함해 의사 결정 지원 솔루션 성능을 측정하기 위한 업계 표준 벤치마크

Supported version
- Spark runs on Java 8/11, Scala 2.12, Python 2.7+/3.4+ and R 3.1+.
- Java 8 prior to version 8u92 support is deprecatedas of Spark 3.0.0.
- Python 2 and Python 3 prior to version 3.6 support is deprecatedas of Spark 3.0.0.
- R prior to version 3.4 support is deprecatedas of Spark 3.0.0.
- For the Scala API, Spark 3.0.0 uses Scala 2.12. You will need to use a compatible Scala version (2.12.x).
- Remove Support for hadoop 2.6 (SPARK-25016)

Highlight Feature

2x performance improvement on TPC-DS over Spark 2.4 (TCP-DS에서 Spark 2.4보다 약 2배 빠름)
- Adaptive query execution (적응 쿼리 지원)
- Dynamic partition pruning (동적 파티션 정리)
- other optimizations (그 이외의 최적화 도입)
ANSI SQL compliance (ANSI(표준) SQL 준수)
Significant improvements in pandas APIs (Pandas API의 상당한 개선)
- Including Python type hints & additional pandas UDF(User Defined Functions) (python의 type 힌트와 pandas의 UDFs를 추가한 것을 포함)
Better Python error handling, simplifying PySpark exceptions (Python error 핸들링 개선)
New UI for structured streaming (structured streaming을 위한 새로운 UI)
Up to 40x speedups for calling R UDFs (R UDF 호출시 최대 40배 속도 향상)
Accelerator aware scheduler (Accelerator 키 인식 Scheduler)
SQL reference documentation (SQL 참조 문서)

Improving the Spark SQL engine

패치의 46% 가량이 Spark SQL
퍼포먼스와 ANSI 호환성 모두 향상
TCP-DS에서 Spark 2.4보다 약 2배 빠름

출처: https://databricks.com/blog/2020/06/18/introducing-apache-spark-3-0-now-available-in-databricks-runtime-7-0.html#

Adaptive Query Execution (AQE)[SPARK-31412]

Background

계획 초기에서 부정확하거나 누락된 통계, 잘못 추정된 비용으로 다른 Query를 계획해야하는 경우가 발생
AQE는 이러한 상황에도runtime에 더 나은 실행계획을 생성(reoptimzing and adjusting)해 성능을 향상하고 튜닝을 단순화함

Spark Catalyst Optimizer History

Spark 1.x: Rule-Based Optimizer
Spark 2.x: Rule + Cost-Based Optimizer
Spark 3.x: Rule + Cost + Runtime Based Optimizer (AQE)

Reoptimize가 되는 시기

Spark 연산자는 종종 piplined되고 병렬 프로세스가 실행
shuffle, broadcast와 같은 동작을 수행하기 전 (Stage가 한차례 마무리되고 다음 Stage로 가기 전), Data pipline이 끊기고 실행을 멈춤 → 구체화(materialization)지점
중간 결과물을 구체화하고, 해당 Stage의 병렬처리가 완벽하게 끝나야 다음 스테이지 동작 →이 지점이 reoptimization을 할 기회
최적화는 통계치를 바탕으로 runtime에 진행

이번 Release에서는 세개의 주요 최적화 기능을 소개합니다.

three major adaptive optimizations

1. Dynamically coalescing shuffle partitions (동적 셔플 파티션 통합)

셔플은 비용이 높은 연산으로 쿼리 성능에 매우 큰 영향을 미침 → 적절한 수의 partition을 결정하는 것이 중요
Too small shuffle partitions # : GC pressure; disk spilling; Slow down the query
Too large shuffle partitions # : Inefficient I/O; scheduler pressure

(대부분은 처음에 파티션 수를 많이 잡아두고, 결과 통계치를 통해 인접한 직은 파티션들을 큰 파티션으로 합치면서 런타임 때 파티션 수를 조절)

ex) SELECT max(i) FROM tbl GROUP BY j (tbl is rather small so only two partitions before grouping)

Before

AQE가 없으면 Spark는 최종 집계를 수행하기 위해 5개의 작업 실행
3개의 작은 파티션은 각각에 대해 별도의 작업을 시작하는 데 낭비

After AQE

AQE가 reoptimization때 작은 파티션들을 하나로 합쳐주어, 5개의 작업이 3개의 작업으로 줄어듬 → 처리속도 증가

2. Dynamically switching join strategies (동적 전환 Join 전략)

Spark는 여러가지 Join 전략 지원 (Broadcast hash join, Sort merge join..)
AQE는 한차례 셔플이 끝나고 Reoptimization을 진행할 때,더 높은 성능을 내는 Join 전략이 있다면 runtime에 바꿔 최적화 진행
Broadcast hash join: 조인할 대상 중 하나가 메모리에 잘 맞을 경우 일반적으로 가장 성능이 좋음
네트워크 트래픽을 줄이는 이점 (BroadCast hash join은 셔플 사용 X)

3. Dynamically optimizing skew joins (skew join을 동적으로 최적화)

skew: partition 하나에 데이터가 몰려있는 상황 → disk spill, oom

Before

→ AQE 는 이러한 skew 데이터를 감지하고, skew 데이터를 더 작은 하위 파티션으로 나눔

After AQE

TDC-DS performance gains from AQE

Enabling AQE

SparkSession configuration using AQE

spark.conf.set("spark.sql.adaptive.enabled", "true")

Using shuffle partition optimization

spark.conf.set("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true")

more: https://spark.apache.org/docs/latest/sql-performance-tuning.html#adaptive-query-execution

Dynamic Partition Pruning[SPARK-11150]

Goal:full scan을 피하기 위함 (필요하지 않은 데이터는 가지치기(Pruning))
Usefilter push down to optimize query

Filter Push Down

일반적으로 쿼리처리: DB → full scan →filter
Filter Push Down: Filter를 Scan보다 먼저 둬서 미리 필터링한 값을 Scan하는 방법
원하는 값만 읽어 성능 향상

How?

Filter Push Down기법(filter)을 partitioned files에 적용하고, 필요한 파일만 scan
Partitioned files: Spark 내 데이터가 partition으로 분할된 것
Sales table (dimension table = small size table) > Countries table (fact table = large size table)
dimension table (작은 테이블)의 필터링 결과를 fact table(큰 테이블)에 적용하여
큰 테이블에서 full scan하지 않고 필요한 데이터만 필터링

Query Step

Spark에서 쿼리 실행 시 단계
1. 논리적 실행 계획 (Logical Plan Optimization)
2. 물리적 실행 계획 (Physical Planning)
3. RDD를 이용해 실제 분산 클러스터에서 작업
논리적 실행 계획 단계에서 Dynamic Pruning을 적용하고, 물리적 실행 계획 단계에서 더 최적화를 시켜보자.

STEP1: Logical execution plan

출처: https://eyeballs.tistory.com/248?category=785117

full scan 을 피하고 원하는 데이터(파란색, 초록색 데이터)만 집어 join 을 하는 것이 최적의 성능을 낼 것
→ filter(*위 그림의 Scan DIM TABLE + Filter DIM)를 partitioned file에 적용
쿼리(*filter인 빨간 박스 부분)가 중복되어 사용된다는 문제가 있음
→ 중복 쿼리 제거 필요 (STEP2에서)

STEP2: Physical execution plan

broadcast hash join를 사용함으로써 중복 쿼리 문제를 해결할 수 있음
(*dim table 크기가 충분히 작아 memory에 잘 맞을 경우 좋은 퍼포먼스가 나오는 join방법)

Broadcast hash join

build relation 값을 partition files가 full scan 하기 전에Dynamic Filter로 넣어줌
→ 원하는 데이터(파란색, 초록색 데이터)만 집어 join
→ Logical execution plan의 최적화 중에 발생한sub query 중복 해결

Conclusion

Logical execution plan에서의 최적화: dim table의 필터를 fact table에 적용
Physical execution plan에서의 최적화: 필터를 한번만 적용한 다음 fact table에서 result variable로 재사용
TPC-DS에서, 102개 query 중 60개는 2x에서 18x 사이의 속도 향상을 보여줌

→ Spark doesn't make not necessary table, so performance improve in star schema queries

more: https://blog.knoldus.com/dynamic-partition-pruning-in-spark-3-0/

Enabling DPP

spark.conf.set("spark.sql.optimizer.dynamicPartitionPruning.enabled", "true")

ANSI SQL compliance

다른 SQL engine에서 Spark SQL로의 workload migration할 때 중요

[SPARK-26651] Proleptic Gregorian calendar으로 전환
(~ v2.4: hybrid calendar-Julian + Gregorian in date/timestamp parsing, functions and expressions사용)
[SPARK-26215]ALSI SQL의 예약 키워드를 식별자로 사용 금지
[SPARK-26218][SPARK-30341]새로운 유효성 검사
: runtime overflow checking in numeric operations and compile-time type enforcement when inserting data into a table with a predefined schema
[SPARK-28989]`spark.sql.ansi.enabled`추가 (아래의 3가지 configuration을`spark.sql.ansi.enabled` 하나로 사용)

spark.sql.parser.ansi.enabled
spark.sql.decimalOperations.nullOnOverflow
spark.sql.failOnIntegralTypeOverflow

[SPARK-28885]`spark.sql.storeAssignmentPolicy` 추가
(column에 다른 데이터 타입의 값을 삽입할 때, 타입 강제 형변환 수행되기 때문에 Spark 3.0에서 configuration 새로 도입)
- [SPARK-28495] v1 datasource에서는 default "Legacy", v2에서는 "Strict" → Spark 3.0에서 v1과 v2 default를 "ANSI"로 통일

Enabling ANSI Compliance

ANSI SQL 표준 준수 (e.g., arithmetic operations, type conversion, SQL functions and SQL parsing)

spark.conf.set("spark.sql.ansi.enabled", "true")

store assignment 규칙 준수 (default: ANSI)

spark.conf.set("spark.sql.storeAssignmentPolicy", "ANSI" or "legacy" or "strict")

Other

[SPARK-27986] Support Aggregate Expressions with filter
[SPARK-27225] Implement join strategy hints

Enhancing the Python APIs

[SPARK-28264] New pandas APIs with type hints

background

Spark 2.3에서 pandas UDF(User Defined Function)가 처음 도입
→ UDF 유형이 추가되고 진화됨에 따라 기존의 interface와 혼란을 야기
→python type hints를 활용해 더 python스럽고 자체 설명이 되는 Pandas UDF용 interface 도입
pandas type hints(pandas.Series, pandas.DataFrame, Tuple 및 Iterator...)를 사용해 새로운 Pandas UDF 유형 표현

기존의 Spark 2.3 예시 (* 3가지 모두 동일한 결과)

-> 각각의 Pandas UDF는 서로 다른입출력 type을 예상해 각각 구별되고 다른 퍼포먼스로 작동 → 사용 방법과 작동 방식 혼란 야기

PandasUDFType.SCALAR

@pandas_udf('long', PandasUDFType.SCALAR)
def pandas_plus_one(v):
    # `v` is a pandas Series
    return v + 1  # outputs a pandas Series

spark.range(10).select(pandas_plus_one("id")).show()

PandasUDFType.SCALAR_ITER

# New type of Pandas UDF in Spark 3.0.
@pandas_udf('long', PandasUDFType.SCALAR_ITER)
def pandas_plus_one(itr):
    # `iterator` is an iterator of pandas Series.
    return map(lambda v: v + 1, itr) 
    # outputs an iterator of pandas Series.

spark.range(10).select(pandas_plus_one("id")).show()

PandasUDFType.GROUPED_MAP

@pandas_udf("id long", PandasUDFType.GROUPED_MAP)
def pandas_plus_one(pdf):
    # `pdf` is a pandas DataFrame
    return pdf + 1  # outputs a pandas DataFrame

# `pandas_plus_one` can _only_ be used with `groupby(...).apply(...)`
spark.range(10).groupby('id').apply(pandas_plus_one).show()

New types of pandas UDFs and pandas function APIs

기존의 Padas UDFs를 2개의 API로 분리 → Pandas UDFs & Pandas Function APIs
- 내부적으로는 비슷한 방식으로 작동하지만 차이점 존재
- Pandas UDFs: 다른 PySpark column instances에서 사용하는 것과 같은 방법으로 처리
- Pandas Function APIs: column instances에 사용 불가
새로운 pandas UDF type 추가 (*useful for data prefetching and expensive initialization)
- iterator of series to iterator of series
- iterator of multiple series to iterator of series
새로운 pandas-function APIs 추가
- map
- co-grouped map

+) Better error handling

불필요한 JVM stack trace를 숨기고, pythonic하게 수정

more: https://databricks.com/blog/2020/05/20/new-pandas-udfs-and-python-type-hints-in-the-upcoming-release-of-apache-spark-3-0.html

Hydrogen, streaming and extensibility

Project Hydrogen의 주요 components 완료
streaming과 확장성을 개선하는 새로운 기능 도입

Project Hydrogen
Spark에서 딥러닝 및 데이터 처리를 더 통합하는 것이 목적

[SPARK-24615] Accelerator-aware task scheduling for Spark

Background and Motivation

대규모 datasets를 로드하거나 처리하고, streaming과 같은 복잡한 data scenario를 처리하려면 Apache Spark 필요
YARN, Kubernetes는 이미 최근 Release에서 GPU 지원 (*YARN, Kubernetes는 Cluster manager)
Spark는 YARN과 Kuberenetes를 지원하지만, GPU를 인식하지 못해 GPU를 올바르게 요청하거나 schedule할 수 없음

Goal

Spark가 GPU를 인식하도록 2가지 변경 진행
- cluster manager 수준에서 GPU support가 포함되도록 cluster manager를 업데이트하거나 업그레이드
  그 이후에 Spark용 user interfaces를 노출해 GPU 요청
- Spark 내에서 scheduler를 업데이트하여 실행자와 사용자 작업 요청에 할당된 사용가능한 GPU를 이해하고 올바르게 GPU를 작업에 할당

Target Personas

Admins who need to configure clusters to run Spark with GPU nodes.
Data scientists who need to build DL applications on Spark.
Developers who need to integrate DL features on Spark.

Summary

cluster manager가 accelerator를 인식하도록 기존의 scheduler 향상
configuration을 통해 accelerator 지정 가능
새로운 RDD APIs를 호출해 accelerator를 활용

[SPARK-29543] New UI for structured streaming

Streaming 작업 검사 용 새 Spark UI추가

완료된 Streaming query 작업의 집계 정보
Streaming query에 대한 자세한 통계 정보

포함된 메트릭

Input Rate.The aggregate (across all sources) rate of data arriving.
Process Rate.The aggregate (across all sources) rate at which Spark is processing data.
Input Rows.The aggregate (across all sources) number of records processed in a trigger.
Batch Duration.The process duration of each batch.
Operation Duration.The amount of time taken to perform various operations in milliseconds. The tracked operations are listed as follows.
- addBatch: Adds result data of the current batch to the sink.
- getBatch: Gets a new batch of data to process.
- latestOffset: Gets the latest offsets for sources.
- queryPlanning: Generates the execution plan.
- walCommit: Writes the offsets to the metadata log.

(* 초기 release 버전으로 향후에 더 개선될 예정)

[SPARK-29345] Observable metrics

batch 및 streaming query에 대해 임의의 metrics을 정의하고 monitoring할 수 있는 api 추가
관찰가능한 metrics:Query(DataFrame)에 정의할 수 있는 임의의 aggregate 함수
- DataFrame 실행이 완료 지점(e.g., batch query가 완료하거나 streaming epoch에 도달)에 도달하면,
  마지막 완료 지점 이후 처리된 데이터에 대한 metrics을 포함한 지정된 이벤트가 생성

[SPARK-31121]New catalog plug-in API

기존의 datasource API는 external datasource의 메타 데이터에 액세스하고 조작하는 기능이 없음
datasource V2 API를 강화하고 새 catalog plug-in API를 추가
두 API를 모두 구현하는 external data sources에서 사용자는 해당 external catalog를 등록한 후 multipart identifiers를 통해 external table의 데이터와 메타데이터를 모두 직접 조작할 수 있음

Data Source API
Storage System에(서) 어떻게 데이터를 쓰고 읽는지 정의하는 API
예를 들어 Hadoop은 InputFormat/OutputFormat, Hive는 Serde, Presto는 Connector 등의 Data Source API를 가지고 있다.

Multipart identifier
Any description of a field or table that contains multiple parts - for instance MyTable.SomeRow

Other updates in Spark 3.0

[SPARK-24417] Java 11 support
[SPARK-23534] Hadoop 3 support

... (3400 Jira tickets resolved)

Deprecations

Deprecate Python 2 support (SPARK-27884)
Deprecate R < 3.4 support (SPARK-26014)
Deprecate UserDefinedAggregateFunction (Spark-30423)

Appendix

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