apache-spark - 与RDD相比，DataSet的性能优势

Question

在阅读了几篇关于Spark数据集的精彩文章（this，this和this）之后，我总结了下一个DataSet相对于RDD的性能优势：


逻辑和物理计划优化；
严格的类型化；
向量化运算；
低级内存管理。


问题：


Spark的RDD还可以构建物理计划，并且可以在同一阶段组合/优化多个转换。那么，DataSet相对于RDD有什么好处？
在the first link中，您可以看到RDD[Person]的示例。 DataSet是否具有高级类型？
“向量化操作”是什么意思？
据我了解，DataSet的低内存管理=高级序列化。这意味着可序列化对象的堆外存储，在这里您只能读取对象的一个​​字段而无需反序列化。但是，当您具有IN_MEMORY_ONLY持久策略时，情况又如何呢？ DataSet是否会序列化所有情况？与RDD相比，它将具有任何性能优势吗？

Answer 1

Spark的RDD还可以构建物理计划，并且可以在同一阶段组合/优化多个转换。比起RDD，DataSet有什么好处？


使用RDD时，您所写的就是所得到的。虽然某些转换通过链接进行了优化，但执行计划是DAG的直接翻译。例如：

rdd.mapPartitions(f).mapPartitions(g).mapPartitions(h).shuffle()

其中shuffle是任意改组转换（*byKey，repartition等），所有三个mapPartitions（map，flatMap，filter）将被链接而不创建中间对象，但不能重新排列。

与Datasets相比，使用限制性更强的编程模型，但可以使用多种技术来优化执行，包括：


选择（filter）下推。例如，如果您有：

df.withColumn("foo", col("bar") + 1).where(col("bar").isNotNull())

可以执行为：

df.where(col("bar").isNotNull()).withColumn("foo", col("bar") + 1)

早期预测（select）和消除。例如：

df.withColumn("foo", col("bar") + 1).select("foo", "bar")

可以重写为：

df.select("foo", "bar").withColumn("foo", col("bar") + 1)

避免获取和传递过时的数据。在极端情况下，它可以完全消除特定的转换：

df.withColumn("foo", col("bar") + 1).select("bar")

可以优化为

df.select("bar")

这些优化之所以可行，有两个原因：


限制性数据模型，可以进行依赖关系分析，而无需进行复杂且不可靠的静态代码分析。
清晰的运算符语义。运算符无副作用，我们可以明确区分确定性和不确定性。


为了清楚起见，假设我们有以下数据模型：

case class Person(name: String, surname: String, age: Int)

val people: RDD[Person] = ???

我们希望检索所有21岁以上的人的姓。使用RDD可以将其表示为：

people
  .map(p => (p.surname, p.age))          // f
  .filter { case (_, age) => age > 21 }  // g

现在让我们问自己几个问题：


age中的输入f和带有age的g变量之间是什么关系？
f然后g与g然后f相同吗？
f和g副作用是否免费？


尽管答案对于人类读者来说是显而易见的，但对于假设的优化器而言却不是。与Dataframe版本相比：

people.toDF
  .select(col("surname"), col("age"))    // f'
  .where(col("age") > 21)                // g'

对于优化人员和读者来说，答案都是显而易见的。

使用静态类型的Datasets（Spark 2.0 Dataset vs DataFrame）时，这还会带来其他后果。


DataSet是否具有更高级的类型化？



否-如果您关心优化。最高级的优化仅限于Dataset[Row]，目前无法对复杂的类型层次进行编码。
也许-如果您接受Kryo或Java编码器的开销。



“矢量化操作”是什么意思？


在优化的上下文中，我们通常指的是循环矢量化/循环展开。 Spark SQL使用代码生成来创建高级转换的编译器友好版本，可以对其进行进一步优化以利用矢量化指令集。


据我了解，DataSet的低内存管理=高级序列化。


不完全是。使用本机分配的最大优势是转义垃圾回收器循环。由于垃圾回收通常是Spark的限制因素，因此这是一个巨大的改进，尤其是在需要大型数据结构（例如准备随机播放）的环境中。

另一个重要方面是柱状存储，它可以实现有效的压缩（可能会减少内存占用）并优化对压缩数据的操作。

通常，您可以在纯RDDs上使用手工编写的代码来应用完全相同的优化类型。毕竟Datasets由RDDs支持。区别仅在于需要付出多少努力。


手工执行的计划优化相对容易实现。
使代码编译器更友好需要更深入的知识，并且容易出错且冗长。
将sun.misc.Unsafe与本机内存分配一起使用并不适合胆小者。


尽管具有所有优点，但Dataset API并不通用。尽管某些类型的常见任务可以在许多情况下从其优化中受益，但与RDD相比，您可能没有任何改善甚至性能下降。