spark explain怎样使用

在 Spark 中，explain 是分析 SQL 或 DataFrame 执行筹划的核心工具，通过不同模式可展示查询优化和执行的具体信息，默认情况下，这个语句只提供关于物理筹划的信息。以下是具体使用方法及不同模式的作用：

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1. explain 的基本语法

在 Spark 3.0 及以上版本，explain 支持多种模式参数，通过 mode 指定输出格式：

1. # DataFrame 调用方式
2. df.explain(mode="simple")  
4. # SQL 调用方式
5. spark.sql("SELECT ...").explain("formatted")
7. # Spark-SQL 调用方式
8. EXPLAIN [ EXTENDED | CODEGEN | COST | FORMATTED ] statement

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2. 不同模式详解

(1) simple 模式

• 用途：仅展示物理执行筹划（Physical Plan），即 Spark 最终在集群上执行任务的具体步骤。
  
• 示例输出：
  1. == Physical Plan ==
  2. *(3) Project [name#1, price#2]
  3. +- *(3) Filter (id#0 = 2)
  4.    +- LocalTableScan [id#0, name#1, price#2]

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• 适用场景：快速查看查询的物理操作（如过滤、JOIN 范例、Shuffle 等）。
  

(2) extended 模式

• 用途：天生四种筹划：解析后的逻辑筹划（parsed logical plan）、分析后的逻辑筹划（analyzed logical plan）、优化后的逻辑筹划（optimized logical plan）和物理筹划（physical plan）。。
  
• 输出结构：
  
  
  
  • 解析筹划：解析后的逻辑筹划是从查询中提取出来的未解析的筹划。它是一个初步的筹划，还没有举行任何解析或分析，只是从原始查询中提取出来的结构。
    
  • 逻辑筹划：未经优化的逻辑操作（如 Filter、Join），分析后的逻辑筹划会举行转换，将未解析的属性（unresolvedAttribute）和未解析的关系（unresolvedRelation）转换为完全范例化的对象。这意味着在这个阶段，体系会解析查询中的各种元素，确定它们的范例和关系，从而天生一个更完整的逻辑筹划。
    
  • 优化后的逻辑筹划：优化后的逻辑筹划会通过一系列优化规则举行转换，最终天生物理筹划。在这个阶段，体系会对逻辑筹划举行优化，以进步查询的执行效率。优化规则大概包罗选择更高效的算法、调解查询的执行顺序等，Catalyst 优化器应用规则后的效果（如谓词下推、列裁剪）。
    
  • 物理筹划：最终天生的物理筹划是一个具体的执行筹划，形貌了怎样在物理存储上执行查询。
    
  
  
• 适用场景：对比优化前后的差异，定位优化是否生效。
  

(3) codegen 模式

• 用途：展示由 Spark 天生的 Java 代码（Code Generation），用于加快计算（如循环展开、向量化操作）。
  
• 示例输出：
  1. /* 001 */ public Object generate(Object[] references) {
  2. /* 002 */   // 生成的代码片段...
  3. /* 003 */ }

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• 适用场景：分析代码天生效率或排查 Codegen 相关问题。
  

(4) cost 模式

• 用途：如果筹划节点的统计信息是可用的，那么就会天生一个逻辑筹划以及这些统计信息。这里的“筹划节点的统计信息”大概指的是关于数据分布、数据量等有助于优化查询执行的信息。如果这些信息存在，体系会基于它们来天生逻辑筹划，并且还会提供这些统计信息的细节，这有助于进一步分析和优化查询性能。（如 ANALYZE TABLE）。
  
• 适用场景：基于统计信息优化复杂查询（如 JOIN 顺序选择）。
  

(5) formatted 模式

• 用途：以结构化分隔符展示物理筹划，包含节点具体信息（如输入输出字段、分区策略）。
  
• 示例输出：
  1. == Physical Plan ==
  2. * HashAggregate (5)
  3. +- Exchange (4)
  4.    +- * HashAggregate (3)
  5.       +- * Project (2)
  6.          +- * Filter (1)
  7.             +- LocalTableScan [id, name, price]

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• 适用场景：进步物理筹划的可读性，快速定位性能瓶颈（如 Shuffle 开销）帮助用户从宏观上把握物理筹划的执行流程，为后续深入分析和理解物理筹划提供一个底子框架，便于快速定位和理解物理筹划中的关键环节。
  

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3. 执行筹划的核心阶段

通过 explain 可观察查询在 Spark 内部的处理处罚流程：

• Unresolved 逻辑筹划：语法解析后的初始筹划，未验证表名和字段（如 UnresolvedRelation）。
  
• Resolved 逻辑筹划：通过 Catalog 验证元数据（如表是否存在、字段范例）。
  
• 优化后的逻辑筹划：应用优化规则（如谓词下推、常量折叠）。
  
• 物理筹划：转换为具体执行操作（如 BroadcastHashJoin、Exchange）。
  

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4. 最佳实践

• 优化查询：优先使用 formatted 或 extended 模式，分析 Shuffle（Exchange）和 JOIN 范例（如 SortMergeJoin 是否可替换为 BroadcastJoin）。
  
• 调试问题：通过 codegen 查抄天生的代码是否高效，或通过 cost 模式验证统计信息是否正确。
  
• 结合 Spark UI：在图形化界面中对照物理筹划，观察任务执行详情（如各阶段耗时）。
  

通过灵活使用 explain 的不同模式，可以深入理解查询执行机制，并针对性地优化性能瓶颈。

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