spark explain如何使用

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

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：

# DataFrame 调用方式
df.explain(mode="simple")  

# SQL 调用方式
spark.sql("SELECT ...").explain("formatted")

# Spark-SQL 调用方式
EXPLAIN [ EXTENDED | CODEGEN | COST | FORMATTED ] statement

2. 不同模式详解

(1) simple 模式

• 用途：仅展示物理执行计划（Physical Plan），即 Spark 最终在集群上执行任务的具体步骤。
• 示例输出：

  == Physical Plan ==
  *(3) Project [name#1, price#2]
  +- *(3) Filter (id#0 = 2)
     +- LocalTableScan [id#0, name#1, price#2]
  

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

(2) extended 模式

• 用途：生成四种计划：解析后的逻辑计划（parsed logical plan）、分析后的逻辑计划（analyzed logical plan）、优化后的逻辑计划（optimized logical plan）和物理计划（physical plan）。。
• 输出结构：
  • 解析计划：解析后的逻辑计划是从查询中提取出来的未解析的计划。它是一个初步的计划，还没有进行任何解析或分析，只是从原始查询中提取出来的结构。
  • 逻辑计划：未经优化的逻辑操作（如 Filter、Join），分析后的逻辑计划会进行转换，将未解析的属性（unresolvedAttribute）和未解析的关系（unresolvedRelation）转换为完全类型化的对象。这意味着在这个阶段，系统会解析查询中的各种元素，确定它们的类型和关系，从而生成一个更完整的逻辑计划。
  • 优化后的逻辑计划：优化后的逻辑计划会通过一系列优化规则进行转换，最终生成物理计划。在这个阶段，系统会对逻辑计划进行优化，以提高查询的执行效率。优化规则可能包括选择更高效的算法、调整查询的执行顺序等，Catalyst 优化器应用规则后的结果（如谓词下推、列裁剪）。
  • 物理计划：最终生成的物理计划是一个具体的执行计划，描述了如何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 生成的 Java 代码（Code Generation），用于加速计算（如循环展开、向量化操作）。
• 示例输出：

  /* 001 */ public Object generate(Object[] references) {
  /* 002 */   // 生成的代码片段...
  /* 003 */ }
  

• 适用场景：分析代码生成效率或排查 Codegen 相关问题。

(4) cost 模式

• 用途：如果计划节点的统计信息是可用的，那么就会生成一个逻辑计划以及这些统计信息。这里的“计划节点的统计信息”可能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，系统会基于它们来生成逻辑计划，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计划，包含节点详细信息（如输入输出字段、分区策略）。
• 示例输出：

  == Physical Plan ==
  * HashAggregate (5)
  +- Exchange (4)
     +- * HashAggregate (3)
        +- * Project (2)
           +- * Filter (1)
              +- LocalTableScan [id, name, price]
  

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

3. 执行计划的核心阶段

通过 explain 可观察查询在 Spark 内部的处理流程：

1. Unresolved 逻辑计划：语法解析后的初始计划，未验证表名和字段（如 UnresolvedRelation）。
2. Resolved 逻辑计划：通过 Catalog 验证元数据（如表是否存在、字段类型）。
3. 优化后的逻辑计划：应用优化规则（如谓词下推、常量折叠）。
4. 物理计划：转换为具体执行操作（如 BroadcastHashJoin、Exchange）。

4. 最佳实践

• 优化查询：优先使用 formatted 或 extended 模式，分析 Shuffle（Exchange）和 JOIN 类型（如 SortMergeJoin 是否可替换为 BroadcastJoin）。
• 调试问题：通过 codegen 检查生成的代码是否高效，或通过 cost 模式验证统计信息是否准确。
• 结合 Spark UI：在图形化界面中对照物理计划，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。