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Catalyst, AQE, Photon을 통한 Spark 쿼리 실행 최적화
Apache Spark Query Optimization on Databricks: Catalyst, AQE, and Photon Engine
AI 요약
Context
사용자가 작성한 추상적 SQL과 실제 물리적 실행 계획 사이의 괴리로 인한 성능 저하 발생. 특히 정적인 최적화만으로는 런타임의 데이터 분포 변화와 JVM 기반 실행 엔진의 오버헤드를 해결하는 데 한계 노출.
Technical Solution
- ANTLR4 기반 Parsing 및 Unity Catalog 연동 Analysis를 통한 Unresolved Logical Plan의 정밀한 검증 및 타입 바인딩
- Predicate Pushdown 및 Column Pruning 규칙을 적용한 Rule-based Optimization으로 데이터 소스 단계의 I/O 최소화
- 런타임 통계 정보를 활용하여 Join 전략을 동적으로 수정하는 Adaptive Query Execution(AQE) 도입
- JVM의 가비지 컬렉션 부하를 제거하기 위해 C++ 기반의 Vectorized Execution Engine인 Photon으로 연산 계층 교체
- Cost-Based Optimizer(CBO)와 실제 테이블 통계 정보의 결합을 통한 최적의 Join 순서 결정
실천 포인트
- explain(mode="formatted")를 활용하여 AdaptiveSparkPlan의 FinalPlan 확정 여부 확인 - Python UDF 및 RDD 작업을 최대한 제거하여 Photon 엔진의 가속 대상 범위 확대 - ANALYZE TABLE 명령어를 통한 최신 통계 정보 갱신으로 CBO의 Join 전략 최적화 - 데이터 규모에 맞춘 advisoryPartitionSizeInBytes 설정값 튜닝
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