已经有好一阵子没有写博文了，今天给大家带来一篇最近一段时间开发相关的文章：在impala和kudu上支持runtime filter。
大家搜索下实践者社区，可以发现前面已经有好几位同学写了这个主题的博文（都是我们组的^_^），说明这个功能在数据库领域的重要性，所以，嘿嘿，再敲一遍黑板：“重点，必考题！”
附上年初测试kudu时候的博文《 【大数据之数据仓库】kudu性能测试报告分析》作为背景。
背景准备
我们用业界的TPC-H工具生成1TB的测试数据，使用上面的sql语句来测试orders和customer两表关联。
为了生动、立体的给大家展示runtime filter功能，这里就以一个具体的sql例子来讲解。
- 表结构：
create table orders
(
o_orderkey bigint, -> 主键，也是分区键（分布式数据库用于数据分片）
o_custkey bigint, -> 外键，同customer.c_custkey
o_orderstatus string,
o_totalprice double,
o_orderdate string,
o_orderpriority string,
o_clerk string,
o_shippriority bigint,
o_comment string
)
create table customer
(
c_custkey bigint, -> 主键，也是分区键
c_name string,
c_address string,
c_nationkey bigint,
c_phone string,
c_acctbal double,
c_mktsegment string,
c_comment string
)- 测试sql：
select c.* from orders o join customer c on c.c_custkey = o.o_custkey where o_orderkey = 1125;很多对数据库熟悉的同学会说，简单：从orders表里用“o_orderkey = 1125”条件过滤出o_custkey字段，再用“返回的o_orderkey值”作为条件到customer表里过滤出全部字段。
对，完全正确！！
可是，那是受过专业数据库知识培训的你的大脑的优化器的优化结果（比人工智能还智能，哈哈），但对于数据库计算引擎，则未必会如你般冰雪聪明。
不信？找你熟悉的数据库，用上面的表结构和sql语句，伪造几条数据测试一下^_^
那么，计算引擎是如何处理的呢？
以MPP的impala为例，简短讲就是先扫描（读）一张表，比如这里的orders表，把扫描结果保存到hash数据结构里，然后再扫描另一张表，比如这里的customer表，把扫描的结果到前面的hash数据结构里找（关联字段），匹配的就是关联到的结果。
修改前测试
我们以impala计算引擎对接kudu存储引擎为例，拿修改之前的版本测试：
- 在impala-shell执行sql：
- 查看profile：
F02:PLAN FRAGMENT [UNPARTITIONED] hosts=1 instances=1
PLAN-ROOT SINK
| mem-estimate=0B mem-reservation=0B
|
04:EXCHANGE [UNPARTITIONED]
| mem-estimate=0B mem-reservation=0B
| tuple-ids=1,0 row-size=251B cardinality=2
|
F00:PLAN FRAGMENT [RANDOM] hosts=3 instances=3
02:HASH JOIN [INNER JOIN, BROADCAST] -> 以hashJoin的方式两表关联
| hash predicates: c.c_custkey = o.o_custkey -> 用“c.c_custkey = o.o_custkey”条件关联
| mem-estimate=9B mem-reservation=136.00MB
| tuple-ids=1,0 row-size=251B cardinality=2
|
|--03:EXCHANGE [BROADCAST]
| | mem-estimate=0B mem-reservation=0B
| | tuple-ids=0 row-size=8B cardinality=1
| |
| F01:PLAN FRAGMENT [RANDOM] hosts=3 instances=3
| 00:SCAN KUDU [kudu_1000g.orders o] -> 扫描orders表
| kudu predicates: o_orderkey = 1125 -> 用“o_orderkey = 1125”条件过滤
| mem-estimate=0B mem-reservation=0B
| tuple-ids=0 row-size=8B cardinality=1
|
01:SCAN KUDU [kudu_1000g.customer c] -> 扫描customer表
mem-estimate=0B mem-reservation=0B -> 没有过滤条件，返回全部数据
tuple-ids=1 row-size=243B cardinality=150000000a.用“o_orderkey = 1125”条件扫描orders表，把返回的结果放入hash数据结构中；
b.再全表扫描customer表，返回所有的数据，返回过程中逐批同前面hash数据结构中的数据进行匹配，匹配成功的保存到结果集合中。
- 查看plan：
显而易见，plan中显示的数据更加直观，并且把耗时长的节点都标记成了红色。
我们可以看到，左边红色扫描customer表，活生生把全表（总共1.5亿条记录）的全部字段都扫描上来了，磁盘扫描开销、网络传输开销，还有大数据集合关联带来的CPU计算开销，所以耗时很长，达到了37秒钟。
修改后测试
在前面，我们有提到更聪明、更高效的方法，那是否可以实现呢？答案是肯定的，我们确实把扫描orders表的返回结果应用到了扫描customer表的扫描节点中，作为 动态谓词下发了。
术语：
- 谓词，就是filter或者过滤器，条件表达式；
- 静态则表示的是来自于sql语句本身，动态即运行过程中产生，也即runtime；
- 动态谓词就是runtime filter。
我们拿修改之后版本测试：
- 在impala-shell执行sql：
- 查看profile：
F02:PLAN FRAGMENT [UNPARTITIONED] hosts=1 instances=1
PLAN-ROOT SINK
| mem-estimate=0B mem-reservation=0B
|
04:EXCHANGE [UNPARTITIONED]
| mem-estimate=0B mem-reservation=0B
| tuple-ids=1,0 row-size=251B cardinality=2
|
F00:PLAN FRAGMENT [RANDOM] hosts=3 instances=3
02:HASH JOIN [INNER JOIN, BROADCAST] -> 以hashJoin的方式两表关联
| hash predicates: c.c_custkey = o.o_custkey -> 用“c.c_custkey = o.o_custkey”条件关联
| runtime filters: RF000 <- o.o_custkey -> 这里生成了1个runtime filter
| mem-estimate=9B mem-reservation=136.00MB
| tuple-ids=1,0 row-size=251B cardinality=2
|
|--03:EXCHANGE [BROADCAST]
| | mem-estimate=0B mem-reservation=0B
| | tuple-ids=0 row-size=8B cardinality=1
| |
| F01:PLAN FRAGMENT [RANDOM] hosts=3 instances=3
| 00:SCAN KUDU [kudu_1000g.orders o] -> 扫描orders表
| kudu predicates: o_orderkey = 1125 -> 用“o_orderkey = 1125”条件过滤
| mem-estimate=0B mem-reservation=0B
| tuple-ids=0 row-size=8B cardinality=1
|
01:SCAN KUDU [kudu_1000g.customer c] -> 扫描customer表
runtime filters: RF000 -> c.c_custkey -> 这里应用了1个runtime filter
mem-estimate=0B mem-reservation=0B
tuple-ids=1 row-size=243B cardinality=150000000- 查看plan：
跟修改前比较，可以发现左边红色部分只返回了1条记录。
所以，总结上面的对比可以发现性能：43.08秒对2.04秒，足足提升了20倍！
相关分享
- 对于runtime filter，我们需要明白谁产生和谁使用的关系，前者仅由关联节点生成，而后者仅由扫描节点使用，两者都属于计算引擎。其中扫描节点在使用runtime filter上有两种方式，一种是把runtime filter直接推送到存储引擎，离数据最近，理论上效果肯定是最佳的，我们选择的正是这种方式；还有一种是在扫描节点上过滤，把远端数据全部读取过来进行本地过滤，可以减少流入上层关联节点的数据量，比如parquet就是这种方式。这里有必要说明下parquet的特殊之处，它可以选择采用hdfs的short circuit，简短的理解：作为分布式文件系统的hdfs，它的数据文件是以block文件块的形式组织起来的，而parquet的数据是放在一个个的block上，在impala和hdfs配对部署的前提下，当impala把需要扫描block文件块的计算任务分配到block文件块所在的impala节点上，那这个impala计算节点就可以直接通过操作系统的文件系统读block文件块，省去了hdfs分布式文件系统的中间层传输开销；
- runtime filter的类型可以有很多种：包括min/max（范围区间，或者大于、小于）、in list（数组）、bloom filter（布隆过滤器）、equality（等值）等，但是在目前的impala里仅支持bloom filter，这是万金油，最方便实现，后续我们可以考虑引入其他的类型，降低存储引擎扫描时候的计算量（节约CPU计算时间）。从kudu官方来看，一直建议使用min/max或者in list的方式进行下推，估计同修改的工作量有关，因为它目前的通信协议是不支持bloom filter这种谓词下发，而且两边（impala和 kudu）的bloom filter算法也是不一样的；
- 分布式计算引擎，对扫描返回的数据做重分布（repartition或者shuffle）后，会生成一个统一的runtime filter，这个工作由coordinator集中merge再分发给各个计算节点，并且在左子树上，只要关联字段一样，它会一直推送到最底层的扫描节点；同一个列，多份runtime filter、多种谓词，通过merge的方式进行合并，比如bloom filter + range组合，range + range组合等等；
- 通常数据扫描节点在启动扫描以后，就不会再更新过滤器，也即不会再下发新的谓词，因为本身这个过程就已经比较复杂。但是我们的修改，可以支持在扫描过程的中间(mid-scan)，把新的runtime filter下发下去，并且在kudu存储引擎层进行直接应用，这对于缩小返回的数据集非常有帮助；
- 最后一个是关于runtime filter应用于裁剪数据分片，这个意义也比较大，决定着响应时间。可以分两步：第一步是针对分区键，比较容易理解，就是启动扫描或者扫描的中间，把不需要扫描的数据分片直接跳过，有同学可能会说，关联键不一定是分区键哦，是的，这时，我们就需要第二步，针对非分区键的索引（俗称二级索引），实现上可以有多种方案，比如针对分片的min/max或者bitmap等，但是工作量都不小呢:(；
写在最后
说了半天，很多同学是否被runtime filter、过滤器、谓词、条件表达式给搞迷糊了？其实是同一个概念，用中间过程产生的数据构造出一个条件，并且应用于下一个阶段，对于数据计算效率的提升非常有帮助，这就是runtime filter存在的价值。
本文来自网易云社区，经作者何李夫授权发布。
原文地址：【kudu pk parquet】runtime filter实践
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