Spark SQL - The internal -

NTTデータテクノロジーカンファレンス 2018
© 2018 NTT DATA Corporation
Spark SQL - The internal -
2018/10/31
NTT ソフトウェアイノベーションセンタ山室健
NTTデータシステム技術本部土橋昌

© 2018 NTT DATA Corporation 2
本日のアジェンダ
 自己紹介
 Apache Sparkの注目したい最近の動向
 Spark SQL Deep Dive
 Data Source API
 Code generation

Who am I?
• 所属
– NTTデータ技術革新統括本部システム技術本部方式技術部
• 業務経歴
– 入社以来OSSを用いたシステム開発、研究開発に従事
– 近年は大規模データ処理のための技術を主担当とし、企業の
研究者と連携しながら新しい技術をエンタープライズで用い
られるようにする取り組みに多数携わってきた
• 登壇・執筆
– Spark Summit、Kafka Summit、
Strata Data Conference、
DataWorks Summit、
Developer Summitなど。
土橋昌

Who am I?
• 2008年4月にNTT研究所入所、今年で
11年目
– 当時はDBMS内部のデータ圧縮・データ
並列化に関する研究に着手
• 現在はOSS開発とそれらの適用支援で
活動中
– Apache Sparkのクエリ処理最適化部を
中心に活動
– Apache HivemallのSpark対応の部分で
協力

本セッションでの共同登壇に関して

（準備）Apache Sparkとは？

Apache Spark（以降Spark）概要
• Apache Spark is a unified analytics engine for large-scale data
processing（https://spark.apache.org/）
• 2014年にtop-level Apacheプロジェクトになった。2018/10/31
時点の最新バージョンは2.3.2である。
昨年のMatei Zaharia
（Sparkの生みの親）
の講演より
https://www.slideshare.net/databricks/deep-
learning-and-streaming-in-apache-spark-2x-
with-matei-zaharia-
81232855?from_action=save

Sparkのコンポーネント
Spark Summit Europe 2018にて紹介された2015年当時の定義
https://www.slideshare.net/databricks/unifying-stateoftheart-ai-and-big-data-in-apache-spark-with-reynold-xin

Sparkとは？に関する参考情報
• Unifying State-of-the-Art AI and Big Data in Apache Spark
with Reynold Xin
– https://www.slideshare.net/databricks/unifying-stateoftheart-ai-and-
big-data-in-apache-spark-with-reynold-xin
– 前半に簡単な歴史も記載されているので、誰かに紹介するときに
便利

Sparkの注目したい最近の動向

本枠の内容について
• Spark2.3.0以降の議論の中で注目すべきトピックを（主観的
に…）抽出し、簡単に紹介します。
1. Project Hydrogen ★
2. Kubernetes対応 ★
3. Python周りの改善 ★
4. Data Source周りの対応改善
→主に山室氏の講演参照
5. Structured Streaming関連
→主に昨年度テクノロジカンファレンス猿田氏の講演参照
• https://www.slideshare.net/hadoopxnttdata/structured-streaming-
the-internal

Project Hydrogen：背景と現場視点からの考察
大規模データ処理向けの基盤とニューラルネットワーク・機械学習向けの基盤
がそれぞれ存在する世界を打破する
https://www.slideshare.net/databricks/project-hydrogen-stateoftheart-deep-learning-on-apache-spark (Xiangrui Meng)
1

Project Hydrogen: 例）Barrier Execution Mode
例えば…Barrier APIを設け、Spark上でギャングスケジューリングを実現する。
タスク間のインタラクションを前提とした分散での学習を実現しやすくする。
https://www.slideshare.net/databricks/project-hydrogen-stateoftheart-deep-learning-on-apache-spark (Xiangrui Meng)
1

Project Hydrogen: 例）Barrier Execution Mode
https://jira.apache.org/jira/browse/SPARK-24374
1

Project Hydrogen：参考情報
• Xiangrui Meng による概要説明
– https://www.slideshare.net/databricks/project-hydrogen-stateoftheart-
deep-learning-on-apache-spark
• SPIP: Barrier Execution Mode
– https://jira.apache.org/jira/browse/SPARK-24374
• Barrier Executionのデザインドキュメント
– https://jira.apache.org/jira/browse/SPARK-24582
• BarrierTaskContextのデザインドキュメント
– https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-24581
1

Kubernetes対応：背景と現場視点からの考察
KubernetesのエコシステムやKubernetes上の異なるワークロードと共存させ
る。開発の分断を減らす、オペレーションコストを減らす。
https://issues.apache.org/jira/secure/attachment/12881586/SPARK-
18278%20Spark%20on%20Kubernetes%20Design%20Proposal%20Revisi
on%202%20%281%29.pdf
https://www.slideshare.net/databricks/apache-spark-on-kubernetes-
anirudh-ramanathan-and-tim-chen （Anirudh Ramananathan et al.）
https://www.slideshare.net/databricks/apache-spark-on-kubernetes-
anirudh-ramanathan-and-tim-chen （Anirudh Ramananathan et al.）
2

Kubernetes対応：スケジューラバックエンドの拡張に関する議論
https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-18278
by Seon Owen
by Matt Cheah
private[spark] class KubernetesClusterSchedulerBackend(
scheduler: TaskSchedulerImpl,
rpcEnv: RpcEnv,
kubernetesClient: KubernetesClient,
requestExecutorsService: ExecutorService,
snapshotsStore: ExecutorPodsSnapshotsStore,
podAllocator: ExecutorPodsAllocator,
lifecycleEventHandler: ExecutorPodsLifecycleManager,
watchEvents: ExecutorPodsWatchSnapshotSource,
pollEvents: ExecutorPodsPollingSnapshotSource)
extends CoarseGrainedSchedulerBackend(scheduler, rpcEnv) {
(snip) private[spark]
// Yarn only
OptionAssigner(args.queue, YARN, ALL_DEPLOY_MODES, confKey =
"spark.yarn.queue"),
OptionAssigner(args.numExecutors, YARN, ALL_DEPLOY_MODES,
confKey = "spark.executor.instances"),
OptionAssigner(args.pyFiles, YARN, ALL_DEPLOY_MODES, confKey =
"spark.yarn.dist.pyFiles"),
OptionAssigner(args.jars, YARN, ALL_DEPLOY_MODES, confKey =
"spark.yarn.dist.jars"),
OptionAssigner(args.files, YARN, ALL_DEPLOY_MODES, confKey =
"spark.yarn.dist.files"),
OptionAssigner(args.archives, YARN, ALL_DEPLOY_MODES, confKey =
"spark.yarn.dist.archives"),
2

Kubernetes対応：参考情報
• SPIP: Support native submission of spark jobs to a
kubernetes cluster
• Apache Spark on Kubernetes, Anirudh Ramanathan and Tim
Chen
– https://www.slideshare.net/databricks/apache-spark-on-kubernetes-
anirudh-ramanathan-and-tim-chen
2

Python周りの改善：背景と現場視点からの考察
1
0 5 10 15 20 25 30
（参考）タイトルレベルでの大まかな分類
arrow udf pandas
性能改善とアプリケーション開発におけるボイラープレート低減
https://www.slideshare.net/SparkSummit/trends-for-big-data-and-apache-
spark-in-2017-by-matei-zaharia (Spark Summit East 2017)
3

Python周りの改善：例）Pandas UDF
https://www.slideshare.net/databricks/vectorized-udf-scalable-analysis-with-python-and-pyspark-with-li-jin
累積分布関数の例
3

Python周りの改善：参考情報
• Improving PySpark/Pandas interoperability
• Complete support for remaining Spark data types in Arrow
Converters
• Vectorized UDF: Scalable Analysis with Python and PySpark
with Li Jin
– https://www.slideshare.net/databricks/vectorized-udf-scalable-
analysis-with-python-and-pyspark-with-li-jin
3

Data Source周りの改善：背景と現場視点からの考察
⇒小さなサーフェースの実現
⇒カラム型対応の改善
⇒既存のプッシュダウンは存続
⇒さらに新しいオペレーションにも対応
4

Data Source周りの改善：例）各種プッシュダウンの定義
https://www.slideshare.net/databricks/apache-spark-data-source-v2-with-
wenchen-fan-and-gengliang-wang
（Wenchen Fan and Gengliang Wang）
@InterfaceStability.Evolving
public interface SupportsPushDownFilters extends
ScanConfigBuilder {
(snip)
@InterfaceStability.Evolving
public interface ScanConfigBuilder {
ScanConfig build();
}
ミックスイン
2018/10/27時点のmasterブランチより
4

Data Source周りの改善：参考情報
• SPIP: Standardize SQL logical plans with DataSourceV2
• Data source API v2
• Data Source V2 improvements
• Apache Spark Data Source V2 with Wenchen Fan and
Gengliang Wang
– https://www.slideshare.net/databricks/apache-spark-data-source-v2-
with-wenchen-fan-and-gengliang-wang
4

Structured Streaming関連（今回は省略）
• SPIP: Continuous Processing Mode for Structured Streaming
• Introducing Low-latency Continuous Processing Mode in
Structured Streaming in Apache Spark 2.3
– https://databricks.com/blog/2018/03/20/low-latency-continuous-
processing-mode-in-structured-streaming-in-apache-spark-2-3-
0.html
5

続いて山室氏講演

Copyright©2018 NTT corp. All Rights Reserved.
SQL - The Internal
Takeshi Yamamuro
NTT Software Innovation Center
Copyright(c)2018 NTT Corp. All Rights Reserved.

2Copyright©2018 NTT corp. All Rights Reserved.
What’s Spark
Apache Spark 2015 Year In Review,
https://databricks.com/blog/2016/01/05/apache-spark-2015-year-in-review.html
• AMPLab/UC Berkeleyの成果を2012年にOSSとし
て公開した汎用的な分散処理フレームワーク
• 最新はv2.4.0（2018.11.9 released）
• 主な特徴はユーザが使いやすいAPI，外部データとの連
携，内部での高度な実行最適化

• 外部データとの連携
• Sparkが外部データ（CSV/Parquetなどのストレージフォーマ
ットやPostgreSQLなどのRDBMS）に対して読み書き・最適化
（e.g., 不要なIOの除去）を実施
• これらを効率的に行うために外部データに対する操作をData
Source APIとして抽象化
• 内部での高度な実行最適化
• ユーザやライブラリからの入力（SQL/DataFrame/Dataset）
に関係代数的な最適化を行った後，コード生成・実行
• Catalystが一連の実行最適化を担当
What’s Spark

What’s Spark SQL
• RDD（障害を考慮した分散並列計算モデル）による実
行直前までの，入力クエリの分析・最適化とコード生成
を司る構成要素
• RDDはSparkのにおける唯一のデータ操作のためのAPI，現在
はこのAPIを直接ユーザが使用することは非推奨
Sparkの構成要素の概要

• 前半: Data Source APIに関して
• 読み込み処理の具体例を示しながら，Data Sourceの各実装で
どのような最適化が内部で実施されているかを俯瞰
• 後半: Catalystでの実行最適化に関して
• Catalystの特徴と最適化の具体的な方法，またコード生成によ
る高速化に関して俯瞰
Today’s Agenda

Data Sources API

• 外部データへの読み書きを抽象化したAPI
• 本発表では特に読み込みのみに焦点を当てて紹介
• Spark Built-in Data Source
• CSV, JSON, JDBC, Parquet, ORC, and Hive Tables
• AVROはv2.4.0からサポート
• 3rd Party Data Source
• 比較的容易に新規に追加可能
• 実装例: https://github.com/databricks/spark-xml
Data Source API

• シンプル＆大半のケースでうまく動くように設計
• Data Source実装に最適化情報（条件句と参照カラム列）を提供
• 結果は行の集合（RDD[Row]）として返却
A Design of the API
条件句のCatalyst内部表現参照カラム列
Data Source APIの一部結果の行集合

An Example - CSV
scala> val df = spark.read.option("inferSchema", true).csv(”/tmp/test.csv”)
scala> df.show
+---+----+-----+
|_c0| _c1|_c2|
+---+----+-----+
| 1| abc| 3.8|
+---+----+-----+
scala> df.explain
== Physical Plan ==
*(1) FileScan csv [_c0#39,_c1#40,_c2#41] Batched: false, DataFilters: [], Format: CSV,
Location: InMemoryFileIndex[file:/tmp/test.csv], PartitionFilters: [],
PushedFilters: [],
ReadSchema: struct<_c0:int,_c1:string,_c2:double>
scala> df.selectExpr("_c0", "_c1").where("_c0 = 1").explain
== Physical Plan ==
*(1) Project [_c0#39, _c1#40]
+- *(1) Filter (isnotnull(_c0#39) && (_c0#39 = 1))
+- *(1) FileScan csv [_c0#39,_c1#40] Batched: false, DataFilters: [isnotnull(_c0#39), (_c0#39 = 1)],
Format: CSV, Location: InMemoryFileIndex[file:/tmp/test.csv], PartitionFilters: [],
PushedFilters: [IsNotNull(_c0), EqualTo(_c0,1)],
ReadSchema: struct<_c0:int,_c1:string>
1, abc, 3.8

An Example - Parquet
scala> val df = spark.read.parquet("/tmp/test.parquet")
scala> df.show
+---+----+-----+
|_c0| _c1|_c2|
+---+----+-----+
| 1| abc| 3.8|
+---+----+-----+
scala> df.explain
== Physical Plan ==
*(1) FileScan parquet [_c0#103,_c1#104,_c2#105] Batched: true, DataFilters: [], Format: Parquet,
Location: InMemoryFileIndex[file:/tmp/test.parquet], PartitionFilters: [],
PushedFilters: [],
== Physical Plan ==
*(1) Project [_c0#103, _c1#104]
+- *(1) FileScan parquet [_c0#103,_c1#104] Batched: true,
DataFilters: [isnotnull(_c0#103), (_c0#103 = 1)], Format: Parquet,

An Example - JDBC
scala> val df = spark.read.jdbc("jdbc:postgresql:postgres", "test", options)
scala> df.show
+---+----+-----+
|_c0| _c1|_c2|
+---+----+-----+
| 1| abc| 3.8|
+---+----+-----+
scala> df.explain
== Physical Plan ==
*(1) Scan JDBCRelation(test) [numPartitions=1] [_c0#22,_c1#23,_c2#24]
PushedFilters: [],
== Physical Plan ==
*(1) Scan JDBCRelation(test) [numPartitions=1] [_c0#22,_c1#23]
PushedFilters: [*IsNotNull(_c0), *EqualTo(_c0,1)],

• 1. Pushed Filters
• 2. Read Schema
• 3. Filter/Project Plan Pruning
• 4. Partition Listing & Filters
To Understand Data Source
== Physical Plan ==
*(1) Project [_c0#103, _c1#104]

• Data SourceへPush Downされた条件句
• この条件句自体はCatalystの内部表現
• このCatalystの内部表現で表された条件句を活用して
最適化を行うかは実装依存
• CSVは未使用
• ParquetはParquetの内部表現に変換して活用
• JDBCは内部でSQL文のWHERE句にコンパイルして活用
1. Pushed Filters
== Physical Plan ==
*(1) Project [_c0#103, _c1#104]

• JDBCRDD#compileFilterがWHERE句に変換
• WHERE ("_c0" IS NOT NULL) AND ("_c0" = 1)
1. Pushed Filters - JDBC
== Physical Plan ==

• 上位の物理プランで参照されるカラム列
• PushedFiltersと同様でこの情報を活用した最適化を
行うかは実装依存
• CSVは内部のパーサ（Univocity）が不要なカラムの処理をバ
イパスしてCPU時間を節約するために活用
• Parquetはカラムナ構造であるため不要なIOを除去
• JDBCはSELECT文に参照するカラムを指定
2. Read Schema
== Physical Plan ==
*(1) Project [_c0#103, _c1#104]

• 有名なカラムナフォーマット実装の１つ
• Sparkでは初期の頃から標準でサポート
• カラム方向にデータがストレージ上で連続配置されてい
るため，参照しないカラムの読み込みを除去可能
2. Read Schema - Parquet
File format, https://github.com/apache/parquet-format
Column a Column b
R(Column a, Column b)

• 現状ではJDBCのみが不要な物理ノードを除去
• この最適化がCSV/Parquetで適用されていないのはFileFormat
API（Data Source APIの一部）の制約
3. Filter/Project Plan Pruning
== Physical Plan == // Parquet
*(1) Project [_c0#103, _c1#104]
== Physical Plan ==. // JDBC
ProjectとFilterが除去

• CSVやParquetはパーティション分割が可能で，読み
込み時に対象ファイルの列挙が必要
• また読み込みに不要なファイルの除去も可能
4. Partition Listing & Filters
scala> val df = spark.range(100).selectExpr("id % 3 AS p", "id”)
scala> df.write.partitionBy("p").parquet("/tmp/test.parquet”)
scala> df.show(5)
+---+---+
| p| id|
+---+---+
| 0| 0|
| 1| 1|
| 2| 2|
| 0| 3|
| 1| 4|
+---+---+
Data Source Table Format

• CSVやParquetはパーティション分割が可能で，読み
込み時に対象ファイルの列挙が必要
• また読み込みに不要なディレクトリのスキップが可能
scala> spark.read.parquet("/tmp/test.parquet").where("p = 0").explain
== Physical Plan ==
*(1) FileScan parquet [id#45L,p#46] Batched: true, DataFilters: [], Format: Parquet,
Location: InMemoryFileIndex[file:/tmp/test.parquet], PartitionCount: 1,
PartitionFilters: [isnotnull(p#46), (p#46 = 0)],
PushedFilters: [],
ReadSchema: struct<id:bigint>
このフォルダ以下のファイルのみ読み込み
Data Source Table Format

• Scalable File Listing (v2.1+)
• ファイルの列挙処理をSparkクラスタで分散並列化
• v2.0まではドライバで逐次列挙していたため，パーティション
が数万以上になるとオーバヘッドが顕在化
• パーティション数が異常に多い場合は，Sparkクラスタ
のリソースを食いつぶさないように並列数を制御
Scalable Partition Handling for Cloud-Native Architecture in Apache Spark
2.1, https://databricks.com/blog/2016/12/15/scalable-partition-handling-for-
cloud-native-architecture-in-apache-spark-2-1.html

• 現在コミュニティで開発中のData Source向けの新し
いAPI，現状（V1）のAPIの問題点を解決
• org.apache.spark.sql.execution.datasources.v2
• 開発の過程で一貫性がなくなってきたAPIの整理
• FilterだけではなくLimitやAggregateなどの他のプランの
Push Downを可能に
• 行以外の（e.g., 列）読み込みパタンを考慮した設計
• ...
• Iceberg: A fast table format for S3
• https://github.com/Netflix/iceberg
• Data Source V2を活用した高速なテーブル表現
• HiveテーブルのO(n)のパーティション列挙を，Icebergテーブ
ルではO(1)のメタデータ読み込みに
• ここでのnはクエリの処理に必要なパーティション数
WIP: Data Source V2

Catalyst Optimization

• Sparkに入力されたクエリを分析，最適な物理プランを
決定してRDDに変換する機構
• 関係代数的な最適化ルール
• 新規のプラン書き換えルールの追加が容易
• 物理プランからのコード生成
Catalyst: Extensible Optimizer Framework
Spark Catalystの処理フロー概要
最適な物理プランの決定コード生成

• 実行順序と実行アルゴリズムの選択
Relational Query Optimization
scala> val a = spark.read.parquet(“/tmp/a”)
scala> val b = spark.read.parquet(“/tmp/b”)
// SELECT * FROM a, b WHERE a.id = b.id AND a.value = 3
scala>a.join(b, “id”, “INNER”).where(“value = 3”)
Join Filter
論理プランの候補①:
Scan a Scan b
Join a.id = b
Filter a.value = 3
Scan a Scan b
Filter a.value = 3
Join a.id = b
論理プランの候補②:

Scan a Scan b
Filter a.value = 3
Join a.id = b
選択された論理プラン:
Join Filter

In-Memory Scan b
Filtered Scan a w/ a.value = 3
Shuffled Hash Join a.id = b
選択された物理プラン:
Join Filter

• Sparkは内部で関係代数的な評価を行うため，Pandas
のDataFrameとNULLの扱いが異なる
• Sparkは3値理論におけるNULL
NULL Behavior Difference in DataFrame
scala> val df = spark.read.option("inferSchema", true).csv("/tmp/test.csv")
scala> df.where("_c0 != 1").explain
== Physical Plan ==
*(1) Project [_c0#76, _c1#77, _c2#78]
+- *(1) Filter (isnotnull(_c0#76) && NOT (_c0#76 = 1))
+- *(1) FileScan csv [_c0#76,_c1#77,_c2#78] …
Isnotnullが自動で挿入

• Sparkは内部で関係代数的な評価を行うため，Pandas
のDataFrameとNULLの扱いが異なる
• Sparkは3値理論におけるNULL
NULL Behavior Difference in DataFrame
scala> sdf.show
+----+----+
| _c0| _c1|
+----+----+
| 1| a|
| 2| b|
| | c|
+----+----+
scala> sdf.where("_c0 != 1").show
+----+----+
| _c0| _c1|
+----+----+
| 2| b|
+----+----+
null
>>> pdf
_c0 _c1
0 1.0 a
1 2.0 b
2 NaN c
>>> pdf[pdf['_c0'] != 1]
1 2.0 b
2 NaN c
Spark DataFrame Pandas DataFrame
NULLを含む行は除去

• コード生成の目的: CPU内の処理の効率化*1
• 仮想関数呼び出しの除去
• 中間データがレジスタに残りやすい処理
• コンパイラによる最適化の享受
• データ並列化，デッドコード削除，共通部分式除去，...
Code Generation
*1 Everything You Always Wanted to Know About Compiled and Vectorized Queries
But Were Afraid to Ask, PVLDB (Vol.11, No.13, 2018)
コード生成
レジスタに残りやすく，データ並列化しやすそう

• 従来のVolcano(Iterator) Styleの実行方式は現代の
CPU上で非効率
• 物理プラン間の繰り返しの仮想関数呼び出し
• コンパイラによる最適化の余地が限りなく少ない
Code Generation
物理プランのFilterノードの実装例
next
next
next

• 性能改善の例: Broadcast Hash Join
Code Generation

Future Work & Wrap Up

• 現状のコード生成機構の課題
• OpenJDKでは単一メソッドのバイトコードのサイズが8KBを超
えると性能劣化が発生するが，現状のSparkでは生成後のバイ
トコードのサイズを制御できない
• 性能劣化の原因: 生成コードをJITコンパイルできないため
• 物理プランの各ノード（Hash JoinやHash Aggregate等）が
直接コードを生成し，文字列の連結でプランに対応したコード
を生成するためコード生成中のデバッグが困難
Advanced Topic & Future Work
Hash Aggregate
Scan
Project
現状のSparkのコード生成（イメージ）
Project
Java Code
コード生成
Hash Agg
Java Code
コード生成
Scan
Java Code
コード生成
Generated
Plan Code
Java Virtual Machine
文字列の連結
Large Java
Bytecode
変換
インタプリタモード
で実行

• 現在デザインを議論中: Tungsten IR（仮名）
• 物理プランの各ノードがIR（中間表現）を生成・結合した後に
プランに対応したコードを生成
• 結合したIRで生成後のバイトコードのサイズを制御
• コード生成を構造化することでデバッグを容易に
Advanced Topic & Future Work
Hash Aggregate
Scan
Project
IRを活用したコード生成（イメージ）
IR生成
IR生成
IR生成
Generated
Plan Code
Java Virtual Machine
Smaller
Java
Bytecode
変換
IR結合
コード生成 JIT
コンパイル
して実行
生成後のバイトコードのサイズを
IRの段階で制御

• Spark SQLは入力されたクエリの実行最適化を行う
Sparkにおいて非常に重要な構成要素
• Data Source API
• 外部データに対して読み書きと必要な最適化情報を提供するた
めのAPI，実際の最適化内容は実装依存
• Catalyst
• 関係代数的な最適化，拡張が容易な構造，コード生成などを特
徴とするSpark SQLの心臓部
Wrap Up

本講演のまとめ
• Apache Sparkの注目したい最近の動向
– Project Hydrogen、Kubernetes対応、Python周りの改善、Data
Source周りの対応改善
– エントリポイントとなる情報の紹介
• Spark SQL Deep Dive
– Data Source API
– Code generation

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