Apache Gluten背景、解决问题、方案都有哪些

Apache Gluten 是近年来为解决 Spark 在 CPU 密集型场景下的性能瓶颈而诞生的开源项目，其核心思路是通过本地化（Native）引擎优化 Spark 的执行效率。以下从背景、核心问题及解决方案三个维度进行解析：

一、背景与需求

硬件进步暴露 JVM 性能短板
随着 SSD 和万兆网卡的普及，IO 性能大幅提升，传统 Spark 作业的瓶颈逐渐从 IO 转向 CPU。然而，基于 JVM 的 Spark 在 CPU 指令级优化（如 SIMD）和内存管理（如 GC 开销）方面存在天然劣势。
示例：Databricks 的 Photon 项目验证了 Native 引擎可提升 3-10 倍性能，但闭源特性限制了其普及。
Native 引擎生态与 Spark 生态割裂
ClickHouse、Velox 等 Native 引擎虽具备高性能，但需用户迁移现有 Spark 架构，带来高昂的运维和迁移成本。用户亟需一种无需迁移即可集成 Native 引擎的方案。
社区协作推动技术革新
Gluten 由 Intel、Kyligence 和 BIGO 等公司联合研发，旨在通过开源社区推动 Native 引擎与 Spark 的深度融合，填补 Photon 闭源后的技术空白。

二、核心问题

CPU 计算效率低下
Spark 基于 JVM 的执行引擎难以充分利用现代 CPU 特性（如向量化指令），导致计算密集型任务（如聚合、Join）性能受限。
Shuffle 阶段的性能损耗
传统行式 Shuffle 在 Native 引擎中需频繁转换行列格式，引入额外序列化开销。
生态兼容性挑战
Native 引擎需无缝融入 Spark 的优化器、资源调度和容错机制，同时支持现有算子的回退机制。

三、解决方案与技术特性

插件化架构与 Substrait 计划转换
- 通过 Spark 插件机制拦截物理计划，将其转换为 Substrait 格式（基于 Protobuf 的跨语言序列化协议），交由 Velox 或 ClickHouse 等后端执行。
- 不支持的算子自动回退（Fallback）至原生 Spark 执行，保障兼容性。
本地化执行优化
- 向量化计算：利用 Velox/ClickHouse 的向量化引擎，通过 SIMD 指令加速数据处理。
- 统一内存管理：协调 JVM 与 Native 内存池，支持内存不足时触发 Spill，避免 OOM。
列式 Shuffle（Columnar Shuffle）
- 采用 Arrow 格式序列化数据，避免行列转换开销，结合 Hash-based 算法减少小文件问题，TPC-H 测试中 Shuffle 大小减少 12%。
多后端引擎支持
- 支持 Velox（Meta 开源）和 ClickHouse（OLAP 优化）双引擎，用户可根据场景选择：
  Velox：适合统一查询执行层，Meta、Intel 等公司主导；
  ClickHouse：适合 OLAP 场景，BIGO 等公司深度优化。
云原生集成
与 Apache Celeborn 集成，通过 Remote Shuffle Service 解决本地 Shuffle 的存算耦合问题，提升弹性和稳定性。

四、实际效果与展望

性能提升：生产环境中 ETL 任务成本降低 40%+，TPC-H 测试单查询最高加速 14.5 倍。
未来方向：优化低基数字段聚合性能、扩展 AQE 支持、增强云原生兼容性。

Gluten 通过技术创新与生态整合，为 Spark 用户提供了“无感”性能升级路径，成为 Native 引擎与大数据框架融合的标杆实践。

五、Spark集成

Apache Gluten 与 Spark 的集成主要通过插件化架构实现，以下是从部署配置到优化调优的完整指南：

1、基础集成步骤

依赖引入
在 Spark 的 spark-defaults.conf 中添加 Gluten 插件依赖：
```
spark.jars.packages=org.apache.gluten:gluten-spark3.5_2.12:1.1.0
spark.plugins=org.apache.gluten.GlutenPlugin
```
注：需根据 Spark 版本选择适配的 Gluten 包（如 Spark 3.3/3.4/3.5 分别对应不同构建）

后端引擎选择
通过配置选择 Velox 或 ClickHouse 后端：

# Velox 后端
spark.gluten.sql.enable.native.engine=velox
spark.gluten.sql.velox.execution.mode=auto

# ClickHouse 后端
spark.gluten.sql.enable.native.engine=ch
spark.gluten.sql.ch.worker.id=ch01

内存配置优化
调整 Native 与 JVM 内存比例（建议 Native 占 70%）：

spark.memory.offHeap.size=20g
spark.gluten.memory.allocator.reserved=2g
spark.gluten.memory.task.ratio=0.7

2、性能调优配置

向量化执行加速
启用列式处理和 SIMD 优化：

spark.sql.inMemoryColumnarStorage.enabled=true
spark.sql.parquet.filterPushdown=true
spark.gluten.sql.columnar.batchscan.enabled=true

Shuffle 优化
使用 Columnar Shuffle 减少序列化开销：

spark.shuffle.manager=org.apache.spark.shuffle.sort.ColumnarShuffleManager
spark.gluten.sql.columnar.shuffle.prefer.direct=true

动态回退机制
配置不支持的算子自动回退至原生 Spark：

spark.gluten.sql.fallback.strategy=auto
spark.gluten.sql.fallback.threshold=3

3、验证与测试

功能验证
执行 TPC-H 基准测试（需下载数据集）：

./bin/spark-submit --class org.apache.gluten.tpch.TpchQuery \
gluten/tpch/target/gluten-tpch-1.1.0.jar \
--data-location hdfs://path/to/tpch-data \
--query 1,6,12 --backend velox

性能对比
使用 Spark UI 观察以下指标：
- Stage Duration（执行阶段耗时）
- Shuffle Read/Write（数据传输量）
- GC Time（JVM 垃圾回收时间）

4、生产环境最佳实践

资源隔离
在 YARN/K8s 中为 Native 进程预留资源：

spark.executor.resource.amount=1
spark.executor.resource.gluten.amount=1

监控告警
集成 Prometheus 监控 Native 内存使用：

spark.metrics.conf.*.sink.prometheus.class=org.apache.spark.metrics.sink.PrometheusSink
spark.gluten.metrics.enabled=true

版本兼容性
当前支持矩阵：

Spark 版本 Gluten 版本支持后端
3.3.x 1.0.x CH/VL（部分）
3.5.x 1.1.x CH/VL（完整）

Spark 版本	Gluten 版本	支持后端
3.3.x	1.0.x	CH/VL（部分）
3.5.x	1.1.x	CH/VL（完整）

5、常见问题排查

Native OOM 错误
检查内存配置比例，增加 spark.gluten.memory.task.ratio 值
算子回退频繁
查看日志中的 Fallback occurred 警告，更新 Gluten 版本或改写 SQL
性能未达预期
确认是否启用 Columnar Shuffle，检查数据倾斜情况

通过以上步骤，开发者可将 Gluten 深度集成至 Spark 作业中，实现平均 2-5 倍的性能提升。建议从测试环境逐步验证，重点关注 Shuffle 和内存相关的配置调优。