网站设计多少钱一个统计工具

在 Spark 中，explain 函数用于提供数据框（DataFrame）或 SQL 查询的逻辑计划和物理执行计划的详细解释。它可以帮助开发者理解 Spark 是如何执行查询的，包括优化过程、转换步骤以及它将采用的物理执行策略。

1. 逻辑计划 (Logical Plan)

逻辑计划代表了 Spark 将应用于处理数据的抽象操作序列。它是基于用户提供的 DataFrame API 或 SQL 查询，经过优化前的中间表示。

• 未优化的逻辑计划：这是查询的初始形式，尚未应用任何优化。
• 优化后的逻辑计划：这是经过 Spark 应用了一些规则（如谓词下推、常量折叠、简化等）后的查询计划。

2. 物理计划 (Physical Plan)

物理计划表示 Spark 如何实际执行查询。它包括如何对数据进行 Shuffle（洗牌）、分区或合并的详细信息。物理计划通常有多个选择，Spark 会根据成本（如计算开销、数据传输等）选择最优的执行计划。

• RDD（弹性分布式数据集）操作：物理计划会显示 Spark 执行数据处理时所使用的具体转换步骤和操作。

3. 基于成本的优化 (Cost-Based Optimization)

在某些情况下，Spark 还可以执行基于成本的优化（如选择不同的连接策略或决定是否执行广播连接），具体取决于可用的统计信息。

4. 使用示例

4.1 PySpark 示例：

df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)# 执行一些转换操作
df_filtered = df.filter(df["age"] > 25).select("name", "age")# 输出查询执行计划
df_filtered.explain(True)

4.2 Spark SQL 示例：

# 使用 SQL 执行查询
spark.sql("SELECT name, age FROM people WHERE age > 25").explain(True)

输出 explain(True) 的结果：

当调用 explain(True) 时，您会看到一个包含 逻辑计划 和 物理计划 的详细输出。以下是一个简单的输出示例：

== Physical Plan ==
*Project [name#0, age#1]
+- *Filter (age#1 > 25)+- *Scan ExistingRDD[name#0, age#1] Batched: false, Format: CSV, Location: InMemoryFileIndex[file:/data.csv], PartitionFilters: [], PushedFilters: [GreaterThan(age,25)], ReadSchema: struct<name:string,age:int>== Logical Plan ==
Project [name#0, age#1]
+- Filter (age#1 > 25)+- Relation[name#0, age#1] csv

输出内容的关键元素：

1. 物理计划：
   • Project：表示选取了哪些列。
   • Filter：表示应用的过滤条件。
   • Scan ExistingRDD：表示数据的读取来源，在这个例子中是 CSV 文件。
2. 逻辑计划：
   • 逻辑计划中显示了用户代码中定义的 Project 和 Filter 操作。

使用 explain 的场景：

• 优化调试：可以使用 explain 来检查 Spark 是否正确优化了查询。
• 连接优化：如果您不确定 Spark 如何处理连接，explain 可以帮助您查看 Spark 是否使用了合适的连接策略（例如，广播连接或 Shuffle 连接）。
• 性能调优：通过检查物理计划，您可以识别出 Spark 可能执行的无谓操作，或者有机会进一步优化的地方。

5. 详细语法

EXPLAIN [ EXTENDED | CODEGEN | COST | FORMATTED ] statement

EXTENDED
生成解析后的逻辑计划、分析后的逻辑计划、优化后的逻辑计划和物理计划。
解析后的逻辑计划是从查询中提取的未解析计划。
分析后的逻辑计划通过将未解析的属性（unresolvedAttribute）和未解析的关系（unresolvedRelation）转换为完全类型化的对象来完成转换。
优化后的逻辑计划通过一组优化规则进行转换，最终生成物理计划。

CODEGEN
生成语句的代码（如果有）和物理计划。

COST
如果计划节点的统计信息可用，生成逻辑计划和统计信息。

FORMATTED
生成两个部分：物理计划概述和节点详细信息。

statement
指定要解释的SQL语句。

-- Default Output
EXPLAIN select k, sum(v) from values (1, 2), (1, 3) t(k, v) group by k;
+----------------------------------------------------+
|                                                plan|
+----------------------------------------------------+
| == Physical Plan ==*(2) HashAggregate(keys=[k#33], functions=[sum(cast(v#34 as bigint))])+- Exchange hashpartitioning(k#33, 200), true, [id=#59]+- *(1) HashAggregate(keys=[k#33], functions=[partial_sum(cast(v#34 as bigint))])+- *(1) LocalTableScan [k#33, v#34]
|
+------------------------------------------------------ Using Extended
EXPLAIN EXTENDED select k, sum(v) from values (1, 2), (1, 3) t(k, v) group by k;
+----------------------------------------------------+
|                                                plan|
+----------------------------------------------------+
| == Parsed Logical Plan =='Aggregate ['k], ['k, unresolvedalias('sum('v), None)]+- 'SubqueryAlias `t`+- 'UnresolvedInlineTable [k, v], [List(1, 2), List(1, 3)]== Analyzed Logical Plan ==k: int, sum(v): bigintAggregate [k#47], [k#47, sum(cast(v#48 as bigint)) AS sum(v)#50L]+- SubqueryAlias `t`+- LocalRelation [k#47, v#48]== Optimized Logical Plan ==Aggregate [k#47], [k#47, sum(cast(v#48 as bigint)) AS sum(v)#50L]+- LocalRelation [k#47, v#48]== Physical Plan ==*(2) HashAggregate(keys=[k#47], functions=[sum(cast(v#48 as bigint))], output=[k#47, sum(v)#50L])
+- Exchange hashpartitioning(k#47, 200), true, [id=#79]+- *(1) HashAggregate(keys=[k#47], functions=[partial_sum(cast(v#48 as bigint))], output=[k#47, sum#52L])+- *(1) LocalTableScan [k#47, v#48]
|
+----------------------------------------------------+-- Using Formatted
EXPLAIN FORMATTED select k, sum(v) from values (1, 2), (1, 3) t(k, v) group by k;
+----------------------------------------------------+
|                                                plan|
+----------------------------------------------------+
| == Physical Plan ==* HashAggregate (4)+- Exchange (3)+- * HashAggregate (2)+- * LocalTableScan (1)(1) LocalTableScan [codegen id : 1]Output: [k#19, v#20](2) HashAggregate [codegen id : 1]Input: [k#19, v#20](3) ExchangeInput: [k#19, sum#24L](4) HashAggregate [codegen id : 2]Input: [k#19, sum#24L]