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本文导读

SMP适用场景与限制

更新时间:2024-04-28 GMT+08:00

背景信息

SMP特性通过算子并行来提升性能,同时会占用更多的系统资源,包括CPU、内存、网络、I/O等等。本质上SMP是一种以资源换取时间的方式,在合适的场景以及资源充足的情况下,能够起到较好的性能提升效果;但是如果在不合适的场景下,或者资源不足的情况下,反而可能引起性能的劣化。同时,生成SMP需要考虑更多的候选计划,将会导致生成时间较长,相比串行场景也会引起性能的劣化。

适用场景

  • 支持并行的算子

    计划中存在以下算子支持并行:

    1. Scan:支持行存普通表和行存分区表顺序扫描、列存普通表和列存分区表顺序扫描、HDFS内外表顺序扫描;支持GDS数据导入的外表扫描并行。以上均不支持复制表。
    2. Join:HashJoin、NestLoop
    3. Agg:HashAgg、SortAgg、PlainAgg、WindowAgg(只支持partition by,不支持order by)
    4. Stream:Redistribute、Broadcast
    5. 其他:Result、Subqueryscan、Unique、Material、Setop、Append、VectoRow、RowToVec
  • SMP特有算子

    为了实现并行,新增了并行线程间的数据交换Stream算子供SMP特性使用。以下新增的算子可以看做Stream算子的子类:

    1. Local Gather:实现DN内部并行线程的数据汇总
    2. Local Redistribute:在DN内部各线程之间,按照分布键进行数据重分布
    3. Local Broadcast:将数据广播到DN内部的每个线程
    4. Local RoundRobin:在DN内部各线程之间实现数据轮询分发
    5. Split Redistribute:在集群跨DN的并行线程之间实现数据重分布
    6. Split Broadcast:将数据广播到集群所有DN的并行线程

    上述新增算子可以分为Local与非Local两类,Local类算子实现了DN内部并行线程间的数据交换,而非Local类算子实现了跨DN的并行线程间的数据交换。

  • 示例说明

    以TPCH Q1的并行计划为例:

    在这个计划中,实现了Hdfs Scan以及HashAgg算子的并行,并且新增了Local Gather和Split Redistribute数据交换算子。

    其中6号算子为Split Redistribute算子,上面标有的“dop: 4/4”表明Split Redistribute的发送端和接收端线程的并行度均为4。4号算子为Local Gather,上面标有“dop: 1/4”,该算子的发送端线程并行度为4,而接收端线程并行度为1,即下层的5号Hash Aggregate算子按照4并行度执行,而上层的1~3号算子按照串行执行,4号算子实现了DN内并行线程的数据汇总。

    通过计划Stream算子上标明的dop信息即可看出各个算子的并行情况。

非适用场景

  1. 生成计划时间占比很高的短查询场景。
  2. 不支持CN上的算子并行。
  3. 不支持不能下推的查询并行执行。
  4. 不支持子查询subplan的并行,以及包含子查询的算子并行。

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