Hive使用Calcite CBO优化流程及SQL优化实战

目录

• Hive SQL执行流程
  • Hive debug简单介绍
  • Hive SQL执行流程
• Hive 使用Calcite优化
  • Hive Calcite优化流程
  • Hive Calcite使用细则
    • Hive向Calcite提供元数据

上一篇主要对Calcite的背景，技术特点，SQL的RBO和CBO等做了一个初步的介绍。深入浅出Calcite与SQL CBO（Cost-Based Optimizer）优化

这一篇会从Hive入手，介绍Hive如何使用Calcite来优化自己的SQL，主要从源码的角度进行介绍。文末附有一篇其他博主的文章，从其他角度阐述Hive CBO的，可供参考。

另外，上一篇中有提到我整理了Calcite的各种样例，Calcite的一些使用样例整理成到github，https://github.com/shezhiming/calcite-demo。其中自定义rule，Relnode等内容有部分参照自Hive。在介绍的时候可能也会稍微讲到。

最后会从Hive这个例子延伸，看看自己可以怎么借助Calcite来优化SQL。

Hive SQL执行流程

Hive debug简单介绍

在开始介绍之前，本着授人以渔的精深，先说下如何使用Hive debug查看源码执行流程。具体流程可以参照这篇：

• hive源码解析之本地环境搭建

简单说就是搭建个hive环境，通过 hive --debug -hiveconf hive.root.logger=DEBUG,console语句开启 debug 模式，开启后 hive 会监听 8000 端口并等待输入，此时从本地的 hive 源码项目中配置远程 debug 就可以通过 debug 的方式追踪 hive 执行流程。

debug过程中，执行SQL的入口是在CliDriver.executeDriver()这个方法，可以在这个地方打一个断点，然后就可以调试跟踪了。如下图：

搭建hive服务的话，建议使用docker，搭建起来会比较方便一些。

PS：这里介绍用的Hive的版本是2.3.x。

Hive SQL执行流程

前面说到，debug输入语句的入口的类是org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver。而实际执行SQL语句逻辑的主要模块是ql（Query Language） 模块的Driver类（org.apache.hadoop.hive.ql.Driver）。Driver主要逻辑，是先调用compile(String command, boolean resetTaskIds, boolean deferClose)方法，对 SQL 进行编译，然后Driver调用execute()方法，执行对应的MR任务。我们的关注点主要放在compile()方法的执行过程。

在compile()方法中，整个SQL执行流程如下图：

即先将SQL解析成AST Node，然后转换成QB，再转换成Operator tree，最后进行逻辑优化和物理优化后，就编程一个可执行的MR任务了。对应阶段的入口，我也在上面的图中标注出来了。

其中较为核心的，从AST Node到Phsical Optimize这几个阶段，都是在SemanticAnalyzer.analyzeInternal()方法中进行的。这个方法中的注释已经跟我们说明了SQL执行的主要流程，我这里贴一下：

1. Generate Resolved Parse tree from syntax tree
2. Gen OP Tree from resolved Parse Tree
3. Deduce Resultset Schema
4. Generate Parse Context for Optimizer & Physical compiler
5. Take care of view creation
6. Generate table access stats if required
7. Perform Logical optimization
8. Generate column access stats if required - wait until column pruning takes place during optimization
9. Optimize Physical op tree & Translate to target execution engine (MR, TEZ..)
10. put accessed columns to readEntity
11. if desired check we're not going over partition scan limits

大致的流程和图里面介绍的差不多，不过会多一些细节上的补充，感兴趣的童鞋可以实际执行一下看看执行流程。我这里简单介绍下，前几个步骤就是根据AST Node生成QB，然后再转换成Operator Tree，然后处理视图和生成统计信息。最后执行逻辑优化和物理优化并生成MapReduce Task。

上述流程有一个比较容易让人疑惑的点，无论是AST Node，Operator Tree都比较好理解，后面的逻辑优化和物理优化也都是SQL解析的常规套路，但为什么中间会插入一个QB的阶段？

其实这里插入一个QB，一个主要的目的，是为了让Calcite来进行优化。

Hive 使用Calcite优化

Hive Calcite优化流程

在Hive中，使用Calcite来进行核心优化，它将AST Node转换成QB，又将QB转换成Calcite的RelNode，在Calcite优化完成后，又会将RelNode转换成Operator Tree，说起来很简单，但这又是一条很长的调用链。

Calcite优化的主要类是CalcitePlanner，更加细节点，是在CalcitePlannerAction.apply()这个方法，CalcitePlannerAction是一个内部类，包括将QB转换成RelNode，优化具体操作都是在这个方法中进行的。

这个方法的注释也给出了主要操作步骤，这里也贴一下流程：

1. Gen Calcite Plan
2. Apply pre-join order optimizations
3. Apply join order optimizations: reordering MST algorithm
   
   If join optimizations failed because of missing stats, we continue with the rest of optimizations
4. Run other optimizations that do not need stats
5. Materialized view based rewriting
   
   We disable it for CTAS and MV creation queries (trying to avoid any problem due to data freshness)
6. Run aggregate-join transpose (cost based)
   
   If it failed because of missing stats, we continue with the rest of optimizations
   
   7.convert Join + GBy to semijoin
7. Run rule to fix windowing issue when it is done over aggregation columns
8. Apply Druid transformation rules
9. Run rules to aid in translation from Calcite tree to Hive tree
   
   10.1. Merge join into multijoin operators (if possible)
   
   10.2. Introduce exchange operators below join/multijoin operators

简单说下，就是先生成RelNode（根据QB），然后进行一系列的优化。这里的优化最主要的还是跟join有关的优化，上面流程步骤中的2~7步都是join相关的优化。然后才是根据各个rule进行优化。最后再转换成Operator Tree，这就是最上面图片中QB->Operator Tree的流程。

接下来我们就深入这个流程，看看Hive是如何使用Calcite做SQL优化的。

Hive Calcite使用细则

要介绍Hive如何利用Calcite做优化，我们还是先转头看看Calcite优化需要哪些东西。先贴一下上一篇中介绍到的，Calcite的架构图：

从图中可以明显发现，跟QUery Optimizer（优化器）有关的模块有三个，Operator Expressions，Metadata Providers和Pluggable Rules，三者分别是关系表达树（由RelNode节点组成），元数据提供器，还有Rule。

其中关系表达树是Calcite将SQL解析校验后产生的一种关系树，树的节点即是RelNode（关系代数节点），RelNode又有多种类型，比如TableScan代表最底层的表输入，Filter表示Where（关系代数的过滤），Project表示select（关系代数的投影），即大部分的RelNode都会和关系代数中的操作对应。以一条SQL为例，一条简单的SQL编程RelNode就会是下面这个样子：

select * from TEST_CSV.TEST01 where TEST01.NAME1='hello';

//RelNode关系树
Project(ID=[$0], NAME1=[$1], NAME2=[$2])
  Filter(condition=[=($1, 'hello')])
    TableScan(table=[[TEST_CSV, TEST01]])

再来说说元数据提供器，所谓元数据，就是跟表有关的那些信息，rowcount，表字段等信息。其中rowcount这类信息跟计算cost有关，Calcite有自己的默认的元数据提供器，但做的比较粗糙，如果有需要应该自己提供一个元数据提供器提供自己的元数据信息。

最后就是Rules，这块Calcite默认已经有非常多的Rules，当然我们也可以定义自己的Rule再添加进去。不过通常基本的SQL优化使用Calcite的Rule就足够。这里说下怎么在idea里面查看Calcite提供的Rule，先找到RelOptRule这个类，然后按下查看类继承关系的快捷键（Mac上是Ctrl+h），就能看到多条Rule，如果要自己实现也可以照着其中实现。

稍微总结一下，Calcite已经基本提供了所需要的Rule，所以要使用Calcite优化SQL，我们需要的，是提供SQL对应的RelNode，以及通过元数据提供器提供自身的元数据。

Hive要使用Calcite优化，也无外乎就是提供上述的两部分内容。

用过Hive的童鞋应该知道，Hive可以通过外部存储组件存储数据库和表元数据信息，包括rowcount，input size等（需要执行Analyze语句或DML才会计算并元数据到Mysql）。Hive要做的就是将这些信息，提供给Calcite。

Hive向Calcite提供元数据

需要先明确的一点是，元数据提供器需要提供的一个比较重要的数据，是rowcount，在进行CBO计算Cost的过程中，CPU，IO等信息也基本都是从rowcount加工而来的。且元数据重要的一个用途，也是进行CBO优化，输入的元数据可以等价于CBO要用到的Cost数据。

继续深入CBO的Cost，通过前面的例子，可以知道SQL在Calcite会被解析成RelNode树，RelNode树上层节点（Project等）的Cost信息，是由下层的信息计算而得到的。我们的目标是要自定义Cost信息，那么就需要将Hive的元数据注入最底层的TableScan的Cost信息，同时要能够自定义每个节点的Cost计算方式。

还记得前面说到Calcite默认的元数据提供器比较粗糙吗，就是体现在它的TableScan的rowcount默认是100，而每个节点的计算逻辑也比较简单。

所以重点有两个，一个是最底层TableScan的cost信息注入方式，另一个是如何每种RelNode类型定义计算逻辑的方式。

办法有两种，一种是比较上层的，通过自定义RelNode，修改其中的computeSelfCost()方法和estimateRowCount方法，这两个方法，一个是计算Cost信息，另一个是计算行数。这种办法可以直接解决TableScan的cost注入，和自定义每种RelNode类型的计算逻辑。但这种办法忽了元数据提供器，算是比较简单粗暴的方法。

就像这样：

代码见：https://github.com/shezhiming/calcite-demo/blob/master/src/main/java/pers/shezm/calcite/optimizer/reloperators/CSVTableScan.java

public class CSVTableScan extends TableScan implements CSVRel {
    private RelOptCost cost;
    public CSVTableScan(RelOptCluster cluster, RelTraitSet traitSet, RelOptTable table) {
        super(cluster, traitSet, table);
    }

    @Override public double estimateRowCount(RelMetadataQuery mq) {
        return 50;
    }

    @Override
    public RelOptCost computeSelfCost(RelOptPlanner planner, RelMetadataQuery mq) {
        //return super.computeSelfCo(planner, mq);

        if (cost != null) {
            return cost;
        }
        //通过工厂生成 RelOptCost ，注入自定义 cost 值并返回
        cost = planner.getCostFactory().makeCost(1, 1, 0);
        return cost;
    }
}

另一种方法则更加底层一些，TableScan的元数据信息，是通过内部变量RelOptTable获取，那么就自定义RelOptTable实现元数据注入。然后通过实现MetadataDef<BuiltInMetadata.RowCount>系列的接口，在其中添加自己的计算逻辑，将这些自定义的类都加载到RelMetadataProvider中（元数据提供器，可以在其中提供自定义的元数据和计算逻辑），再注入到Calcite中就可以实现自己的Cost计算逻辑。这也是Hive的实现方式。

我们从TableScan注入，和RelMetadataProvider这两方面看看Hive是怎么做。

TableScan的注入元数据

首先，Hive自定义了Calcite的TableScan，在org.apache.hadoop.hive.ql.optimizer.calcite.reloperators.HiveTableScan。但这里并不涉及元数据，我们观察下TableScan的源码，

public abstract class TableScan extends AbstractRelNode {
  //~ Instance fields --------------------------------------------------------

  /**
   * The table definition.
   */
  protected final RelOptTable table;

  //生成 cost 信息
  @Override public RelOptCost computeSelfCost(RelOptPlanner planner,
      RelMetadataQuery mq) {
    double dRows = table.getRowCount();
    double dCpu = dRows + 1; // ensure non-zero cost
    double dIo = 0;
    return planner.getCostFactory().makeCost(dRows, dCpu, dIo);
  }

  //生成 rowcount 信息
  @Override public double estimateRowCount(RelMetadataQuery mq) {
    return table.getRowCount();
  }
}

顺便说下，上面说过，Cost信息和rowcount息息相关，这里就可以看出来了，Cpu直接就用rowcount加一。并且这里也可以看出默认的元数据提供器比较粗糙。

不过我们重点不在这，通过代码可以发现它主要是通过table这个变量获取表元数据信息。而hive也自定义了相关的类，就是继承自RelOptTable的RelOptHiveTable。这个类在HiveTableScan初始化的时候，会作为参数传递进去。而它的元数据则是通过QB获取，这个过程也是在CalcitePlannerAction.apply()中完成的，至于QB的元数据，则是在初始化的时候通过Mysql获取到的。听起来挺绕，稍微按顺序整理下：

1. QB初始化的时候，通过Mysql获取元数据信息并注入
2. QB转成RelNode的时候，将元数据传递到RelOptHiveTable
3. RelOptHiveTable作为参数新建HiveTableScan

以上就是Hive完成TableScan元数据注入的过程。

自定义RelMetadataProvider

再来说说如何提供RelMetadataProvider。这个主要是通过继承MetadataHandler实现的，这里贴一下就能清楚metadata有哪些类型，以及Hive实现了哪些：

这里可以清楚看到，metadata除了之前提到的rowcount，cost，还有size，Distribution等等，其中白色的就是Hive实现的。

而之前一直提到的rowcount和cost，对应的就是HiveRelMdRowCount和HiveRelMdCost（这个真正的cost模型实现，是在HiveCostModel）。这里贴一下HiveCostModel中Join的Cost自定义计算逻辑，因为join优化是一个重点，所以这里会根据不同实现类去计算cost，相比Calcite默认实现，精细很多了。

public abstract class HiveCostModel {
  ......其他代码
  public RelOptCost getJoinCost(HiveJoin join) {
    // Select algorithm with min cost
    JoinAlgorithm joinAlgorithm = null;
    RelOptCost minJoinCost = null;

    if (LOG.isTraceEnabled()) {
      LOG.trace("Join algorithm selection for:\n" + RelOptUtil.toString(join));
    }

    for (JoinAlgorithm possibleAlgorithm : this.joinAlgorithms) {
      if (!possibleAlgorithm.isExecutable(join)) {
        continue;
      }
      RelOptCost joinCost = possibleAlgorithm.getCost(join);
      if (LOG.isTraceEnabled()) {
        LOG.trace(possibleAlgorithm + " cost: " + joinCost);
      }
      if (minJoinCost == null || joinCost.isLt(minJoinCost) ) {
        joinAlgorithm = possibleAlgorithm;
        minJoinCost = joinCost;
      }
    }

    if (LOG.isTraceEnabled()) {
      LOG.trace(joinAlgorithm + " selected");
    }

    join.setJoinAlgorithm(joinAlgorithm);
    join.setJoinCost(minJoinCost);

    return minJoinCost;
  }
  ......其他代码
}

其他的也和这个差不多，就是更加精细的自定义Cost计算，就不多展示了。

OK，说完上面这些，Hive的优化也就差不多介绍完了，这里重点还是介绍了Hive如何向Calcite中注入元数据信息以及实现自定义的RelNode计算逻辑。至于Calcite进行RBO和CBO优化的更多细节，我上一篇有提到，也有给出相关资料，这里就不多介绍。

深入浅出Calcite与SQL CBO（Cost-Based Optimizer）优化

还有另一个点是编写自定义的rule实现自定义优化，这一点以后与机会再说。

另外我最上方的github中，也有简单照着hive，实现了自己注入元数据和自定义RelNode的计算方式，基本都是从最简单的CSV的例子延伸而言，方便理解，有兴趣的朋友可以看看，如果有帮助不妨点个star。

以上~

参考文章：

Apache Hive 是怎样做基于代价的优化的？